Regression modelVolatility test

Kauzalita ve variance (Causality in Variance Test)

Test kauzality ve variance detekuje, zda šoky v jedné proměnné způsobují změny v podmíněné varianci (volatilitě) jiné proměnné, odlišně od kauzality na úrovni střední hodnoty. Byl zaveden Cheungem a Ng (1996) a identifikuje přenosy volatility a efekty nákazy – klíčové pro řízení rizik a pochopení vzájemných závislostí finančních trhů. Tento přístup se stal standardem při studiu přenosu šoků napříč třídami aktiv a geografickými oblastmi.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Kauzalita ve variance (Causality in Variance Test)
Komponentní GARCHDCC-MIDASGARCH-MIDAS

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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

Odkazuje sem

ScholarGateCausality in Variance Test (Test for Causality in Variance). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/causality-in-variance-test · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026