Kausaalsus variatsioonis test
Kausaalsus variatsioonis test tuvastab, kas ühe muutuja šokid põhjustavad muutusi teise muutuja tinglikus dispersioonis (volatiilsuses), eristudes keskmise taseme kausaalsusest. Cheung ja Ng (1996) poolt tutvustatud test identifitseerib volatiilsuse ülekandumise ja nakkusefektid – mis on kriitilise tähtsusega riskijuhtimisel ja finantsturgude vastastikuste sõltuvuste mõistmisel. See lähenemine on muutunud standardiks šokkide ülekandumise uurimisel varaklasside ja geograafiliste piirkondade vahel.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Komponent-GARCHÖkonomeetria↔ compare
- DCC-MIDASÖkonomeetria↔ compare
- GARCH-MIDASÖkonomeetria↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →