পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| কাঠামোগত বিরতি সহ টোডা-ইয়ামামোতো কার্যকারণ পরীক্ষা× | গ্র্যাঞ্জার কার্যকারণ পরীক্ষা× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | অর্থমিতি | অর্থমিতি |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1995 (base); structural break extensions widely adopted 2000s–2010s | 1969 |
| প্রবর্তক≠ | Toda & Yamamoto (1995); structural break extensions by Zivot & Andrews (1992) and subsequent applied literature | Clive W. J. Granger |
| ধরন≠ | Causality test | Causality test (F-test on VAR) |
| মৌলিক উৎস≠ | Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. DOI ↗ | Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438. DOI ↗ |
| অপর নাম | SB-TY causality, structural break modified Wald test causality, Fourier Toda-Yamamoto causality, causality with regime shifts | Granger test, GC test, predictive causality test, Granger non-causality test |
| সম্পর্কিত≠ | 6 | 5 |
| সারসংক্ষেপ≠ | The structural break Toda-Yamamoto causality test extends the standard Toda-Yamamoto modified Wald (MWALD) procedure to accommodate one or more structural breaks in the time series. By identifying break dates first and then including dummy variables in the augmented VAR, the test maintains its valid asymptotic chi-squared distribution regardless of the integration or cointegration order of the variables, even in the presence of regime shifts. | The Granger causality test is a statistical hypothesis test that determines whether past values of one time series help predict future values of another, beyond what that series' own past already explains. Introduced by Clive Granger in 1969, it is the standard approach for assessing predictive causality in VAR-based time-series analysis. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|