Causality in Variance Test
The causality-in-variance test detects whether shocks to one variable cause changes in the conditional variance (volatility) of another variable, distinct from mean-level causality. Introduced by Cheung and Ng (1996), it identifies volatility spillovers and contagion effects—crucial for risk management and understanding financial market interdependencies. This approach has become standard in studying shock transmission across asset classes and geographies.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
- 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
- Hafner, C. M., & Herwartz, H. (2006). Testing for causality in variance using multivariate GARCH models. Journal of Econometrics, 135(1-2), 129-153. · URL
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।