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Regression modelEconometrics / time series

Prueba de Causalidad de Toda-Yamamoto con Ruptura Estructural

La prueba de causalidad de Toda-Yamamoto con ruptura estructural extiende el procedimiento estándar de Toda-Yamamoto de Wald modificado (MWALD) para acomodar una o más rupturas estructurales en la serie temporal. Al identificar primero las fechas de ruptura y luego incluir variables dummy en el VAR aumentado, la prueba mantiene su distribución asintótica válida de chi-cuadrado, independientemente del orden de integración o cointegración de las variables, incluso en presencia de cambios de régimen.

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Fuentes

  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. 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/es/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality

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ScholarGateStructural Break Toda-Yamamoto Causality (Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks). Recuperado el 2026-06-17 de https://scholargate.app/es/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026