Regression modelVolatility test

اختبار السببية في التباين

يكتشف اختبار السببية في التباين ما إذا كانت الصدمات على متغير واحد تسبب تغيرات في التباين الشرطي (التقلب) لمتغير آخر، بشكل منفصل عن سببية المتوسط. قدمه تشيونغ و نغ (1996)، وهو يحدد انتشار التقلبات وتأثيرات العدوى - وهو أمر بالغ الأهمية لإدارة المخاطر وفهم الترابط بين الأسواق المالية. أصبح هذا النهج معيارياً في دراسة انتقال الصدمات عبر فئات الأصول والمناطق الجغرافية.

طبِّق باستخدام EconMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

اختبار السببية في التباين
نموذج GARCH المكونDCC-MIDASGARCH-MIDAS

المصادر

  1. Cheung, Y. W., & Ng, L. K. (1996). A causality-in-variance test and its application to financial market prices. Journal of Econometrics, 72(1-2), 33-61. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01714-X
  2. Hafner, C. M., & Herwartz, H. (2006). Testing for causality in variance using multivariate GARCH models. Journal of Econometrics, 135(1-2), 129-153. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/causality-in-variance-test

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateCausality in Variance Test (Test for Causality in Variance). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/econometrics/causality-in-variance-test · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026