Mittelineaarne Toda-Yamamoto põhjuslikkuse test
Mittelineaarne Toda-Yamamoto põhjuslikkuse test laiendab klassikalist Toda-Yamamoto (1995) modifitseeritud Wald-protseduuri, et tuvastada põhjuslikke seoseid, mis on peidetud sarjade keskväärtustes, kuid avalduvad mittelineaarsete dünaamika kaudu, nagu asümmeetriad, künnisefektid või volatiilsuse ülekandumine. See sobitab täiendatud VAR-i rangitabelitesse teisendatud või muul viisil mittelineaarselt kaardistatud sarjadele ja rakendab chi-ruut Wald-testi lisaviivituste koefitsientidele.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
- Sims, C. A., Stock, J. H., & Watson, M. W. (1990). Inference in linear time series models with some unit roots. Econometrica, 58(1), 113-144. DOI: 10.2307/2938337 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/nonlinear-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.
- Kointegratsioonitest (Johansen / Engle-Granger)Ökonomeetria↔ compare
- Granger'i põhjuslikkuse testÖkonomeetria↔ compare
- Mittelise Granger'i põhjuslikkuse testÖkonomeetria↔ compare
- Toda-Yamamoto Granger'i põhjuslikkuse testÖkonomeetria↔ compare
- Vektorautoregressiooni (VAR) mudelÖkonomeetria↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →