Toda-Yamamoto põhjuslikkuse test
Toda-Yamamoto (TY) põhjuslikkuse test on modifitseeritud Wald-protseduur Grangeri põhjuslikkuse testimiseks tasemetes hinnatud vektorautokoregulatsioonides (VAR), isegi kui muutujad on mittepüsivad või kaasintegreeritud. Tahtlikult üle-hinnates VAR-i lisaviivitustega, mis võrduvad maksimaalse integratsioonijärgu suurusega, taastatakse Wald-statistiku standardne t-ruut (chi-squared) asümptootiline jaotus, ilma et oleks vaja eelnevat ühikujuure või kaasintegratsiooni eeltestimist.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
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 ↗
- Dolado, J. J., & Lütkepohl, H. (1996). Making Wald tests work for cointegrated VAR systems. Econometric Reviews, 15(4), 369-386. DOI: 10.1080/07474939608800362 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/toda-yamamoto-causality-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.
- ARIMA mudel (autoregressiivne integreeritud libisev keskmine)Ökonomeetria↔ compare
- Augmented Dickey-Fuller (ADF) Unit Root TestÖkonomeetria↔ compare
- Grangeri põhjuslikkuse testÖkonomeetria↔ compare
- Vektorautoregressioon (VAR)Ökonomeetria↔ compare
- Vektoriirrepankäitumise mudel (VECM)Ökonomeetria↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →