Kausalität in der Varianzprüfung
Der Kausalität-in-Varianz-Test prüft, ob Schocks in einer Variablen Veränderungen in der bedingten Varianz (Volatilität) einer anderen Variablen verursachen, getrennt von Kausalität auf der mittleren Ebene. Eingeführt von Cheung und Ng (1996), identifiziert er Volatilitäts-Spillover und Kontagionseffekte – entscheidend für das Risikomanagement und das Verständnis der Interdependenzen auf Finanzmärkten. Dieser Ansatz ist zum Standard bei der Untersuchung von Schockübertragungen über Anlageklassen und geografische Regionen hinweg geworden.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- 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. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/de/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.
- Component GARCHÖkonometrie↔ compare
- DCC-MIDASÖkonometrie↔ compare
- GARCH-MIDASÖkonometrie↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →