Test de causalité dans la variance
Le test de causalité dans la variance détecte si les chocs sur une variable provoquent des changements dans la variance conditionnelle (volatilité) d'une autre variable, distinctement de la causalité au niveau de la moyenne. Introduit par Cheung et Ng (1996), il identifie les débordements de volatilité et les effets de contagion, cruciaux pour la gestion des risques et la compréhension des interdépendances des marchés financiers. Cette approche est devenue standard dans l'étude de la transmission des chocs entre classes d'actifs et zones géographiques.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/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.
- GARCH à ComposantesÉconométrie↔ compare
- DCC-MIDASÉconométrie↔ compare
- GARCH-MIDASÉconométrie↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →