ScholarGate
المساعد
Regression modelEconometrics / time series

اختبار تودا-ياماموتو للسببية

يُعد اختبار تودا-ياماموتو (TY) للسببية إجراء معدل من اختبار والد (Wald) لاختبار سببية غرينجر (Granger) في نماذج الانحدار الذاتي المتجهي (VARs) المقدرة بالمستويات، حتى عندما تكون المتغيرات غير مستقرة أو متكاملة. من خلال الإفراط المتعمد في تقدير نموذج VAR بإضافة عدد من التأخيرات الإضافية يساوي الحد الأقصى لدرجة التكامل، فإنه يستعيد التوزيع التقاربي المعتاد لاختبار مربع كاي (chi-squared) لإحصائية والد دون الحاجة إلى اختبارات مسبقة للجذور الأحادية أو التكامل.

طبِّق باستخدام EconMindقريبًاApply, compare, get guidance
Tools & resources
تنزيل الشرائح
Learn & explore
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

+2 أخرى

المصادر

  1. Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01616-8
  2. Dolado, J. J., & Lütkepohl, H. (1996). Making Wald tests work for cointegrated VAR systems. Econometric Reviews, 15(4), 369-386. DOI: 10.1080/07474939608800362

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/toda-yamamoto-causality-test

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateToda-Yamamoto causality test (Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test). استُرجع بتاريخ 2026-06-17 من https://scholargate.app/ar/econometrics/toda-yamamoto-causality-test · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026