ScholarGate
עוזר
Regression modelEconometrics / time series

מבחן סיבתיות טודה-ימאמוטו עם שבר מבני

מבחן הסיבתיות טודה-ימאמוטו עם שבר מבני מרחיב את הליך ה-Wald המתוקן (MWALD) הסטנדרטי כדי להתמודד עם שבר מבני אחד או יותר בסדרת הזמן. על ידי זיהוי תאריכי השבר תחילה והוספת משתני דמה למערך ה-VAR המורחב, המבחן שומר על התפלגות כי-בריבוע אסימפטוטית תקפה ללא תלות בסדר האינטגרציה או הקואינטגרציה של המשתנים, גם בנוכחות שינויי משטר.

יישום עם EconMindבקרובApply, compare, get guidance
Tools & resources
הורדת מצגת
Learn & explore
וידאובקרוב

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  1. 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
  2. Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), 251-270. DOI: 10.1080/07350015.1992.10509904

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה
ScholarGateStructural Break Toda-Yamamoto Causality (Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks). אוחזר בתאריך 2026-06-17 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026