Metodin todisteiden tietue

Toda-Yamamoto Causality

The Toda-Yamamoto (TY) causality test, introduced by Toda and Yamamoto (1995), provides a robust procedure for testing Granger non-causality in vector autoregressive (VAR) models when the variables may be integrated or cointegrated of arbitrary order. By intentionally over-fitting the VAR with extra lags equal to the maximum integration order, the method bypasses the need for pre-testing cointegration and preserves the standard asymptotic chi-squared distribution of the Wald statistic.

Sources recorded, not reviewed

Lähdetietue

Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.

Toda-Yamamoto Granger Causality Test

Taksonominen metoditietue · hypothesis-test / econometrics

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

Avaa koko metodi

Kuratoituja väitteitä

Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.

Ei vielä kuratoituja väitteitä

Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.

Liittyvät metodit

Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.

Taxonomic bucketDolado-Lütkepohl Causalitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainGranger Causalitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainVAR Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.