Toda-Yamamoto-Kausalitätstest mit strukturellem Bruch
Der Toda-Yamamoto-Kausalitätstest mit strukturellem Bruch erweitert das Standardverfahren des modifizierten Wald-Tests (MWALD) nach Toda-Yamamoto, um einen oder mehrere strukturelle Brüche in Zeitreihen zu berücksichtigen. Indem zunächst Bruchdaten identifiziert und dann Dummy-Variablen in das augmentierte VAR-Modell aufgenommen werden, behält der Test seine gültige asymptotische Chi-Quadrat-Verteilung, unabhängig von der Integrations- oder Kointegrationsordnung der Variablen, selbst bei Regimewechseln.
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Quellen
- 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 ↗
- Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), 251-270. DOI: 10.1080/07350015.1992.10509904 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality
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- Strukturelle Bruch-Granger-KausalitätÖkonometrie↔ vergleichen
- Strukturelles Bruch-VAR-ModellÖkonometrie↔ vergleichen
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