Regression modelEconometrics / time series

Test de Causalité de Granger de Toda-Yamamoto avec Fourier

Le test de causalité de Fourier Toda-Yamamoto (FTY) étend la procédure classique de Toda-Yamamoto en intégrant des termes trigonométriques de Fourier dans le VAR augmenté pour capturer des ruptures structurelles lisses et graduelles dans la composante déterministe. Il conserve l'avantage clé de l'approche Toda-Yamamoto — la causalité de Granger peut être testée sans pré-test sur l'ordre d'intégration ou de cointégration — tout en améliorant considérablement la taille et la puissance lorsque des ruptures surviennent.

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Test de causalité de Gra…Test de Causalité de Gra…Modèle de Vector Autoreg…

Sources

  1. Yilanci, V., & Ozgur, O. (2019). Testing the Fourier Toda-Yamamoto causality test with an application to energy demand. Energy Economics, 84, 104498. link
  2. 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

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/fourier-toda-yamamoto-causality

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ScholarGateFourier Toda-Yamamoto Causality (Fourier Toda-Yamamoto Granger Causality Test). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/econometrics/fourier-toda-yamamoto-causality · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026