ScholarGate
Асистент
Regression modelEconometrics / time series

Нелинеен тест за причинно-следствена връзка на Toda-Yamamoto

Нелинейният тест за причинно-следствена връзка на Toda-Yamamoto разширява класическата модифицирана процедура на Wald на Toda-Yamamoto (1995) за откриване на причинно-следствени връзки, които са скрити в средните стойности на редовете, но се проявяват чрез нелинейни динамики като асиметрии, прагови ефекти или предаване на волатилност. Той приспособява разширен VAR върху трансформирани по ранг или по друг начин нелинейно картографирани редове и прилага тест на Wald с хи-квадрат върху коефициентите на допълнителните лагове.

Приложете с EconMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Изтегляне на слайдове
Learn & explore
ВидеоСкоро

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  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. Sims, C. A., Stock, J. H., & Watson, M. W. (1990). Inference in linear time series models with some unit roots. Econometrica, 58(1), 113-144. DOI: 10.2307/2938337

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго
ScholarGateNonlinear Toda-Yamamoto Causality (Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test). Извлечено на 2026-06-18 от https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026