Epälineaarinen Toda-Yamamoto -kausaatiotesti
Epälineaarinen Toda-Yamamoto -kausaatiotesti laajentaa klassista Toda-Yamamoto (1995) muokattua Wald-menettelyä havaitakseen kausaalisia yhteyksiä, jotka ovat piilossa sarjojen keskiarvoissa, mutta ilmenevät epälineaaristen dynamiikkojen, kuten epäsymmetrioiden, kynnysarvovaikutusten tai volatiliteettisiirtojen kautta. Se sovittaa laajennetun VAR-mallin (vektoriregressiomalli) rank-muunnettuihin tai muuten epälineaarisesti kuvattuihin sarjoihin ja soveltaa chi-neliö-Wald-testiä ylimääräisille viivekertoimille.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Menetelmäkartta
Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality
Mikä menetelmä?
Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.
- Kointegraatiotesti (Johansen / Engle-Granger)Ekonometria↔ vertaa
- Granger-kausaatiotestiEkonometria↔ vertaa
- Epälineaarinen Granger-kausaatiotestiEkonometria↔ vertaa
- Toda-Yamamoto Grangerin kausaatiotestiEkonometria↔ vertaa
- Vektorien autoregressiomalli (VAR-malli)Ekonometria↔ vertaa
Similar methods
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →