Regression modelEconometrics / time series

Časově proměnná kauzalita Toda-Yamamoto

Test kauzality TVP Toda-Yamamoto kombinuje rozšířený přístup VAR Todda a Yamamota (1995) — který zpracovává potenciálně integrovány nebo kointegrované řady bez předchozího testování na jednotkové kořeny — s časově proměnnými parametry, což umožňuje kauzálním vztahům mezi proměnnými měnit se v různých obdobích, namísto aby zůstaly fixní po celou dobu vzorku.

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.

Zdroje

  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. Adebayo, T. S., & Acheampong, A. O. (2022). Modelling the globalization-emissions nexus: Fresh insights from the novel dynamic ARDL simulations and the Toda-Yamamoto causality approaches. Environmental Science and Pollution Research, 29(3), 3825-3840. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/time-varying-parameter-toda-yamamoto-causality

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
ScholarGateTime-varying parameter Toda-Yamamoto causality (Time-Varying Parameter Toda-Yamamoto Granger Causality Test). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/time-varying-parameter-toda-yamamoto-causality · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026