Regression modelVolatility test
מבחן סיבתיות בשונות (Causality in Variance Test)
מבחן סיבתיות בשונות מזהה אם זעזועים במשתנה אחד גורמים לשינויים בשונות המותנית (תנודתיות) של משתנה אחר, להבדיל מסיבתיות ברמת הממוצע. מבחן זה, שהוצג על ידי Cheung and Ng (1996), מזהה השפעות עקיפות של תנודתיות (volatility spillovers) ואפקטי הידבקות (contagion effects)—דברים חיוניים לניהול סיכונים ולהבנת תלות הדדית בשווקים פיננסיים. גישה זו הפכה לסטנדרטית בחקר העברת זעזועים בין סוגי נכסים וגיאוגרפיות שונות.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/causality-in-variance-test
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- Component GARCH (רכיב GARCH)אקונומטריקה↔ השוואה
- DCC-MIDASאקונומטריקה↔ השוואה
- GARCH-MIDASאקונומטריקה↔ השוואה