ScholarGate
עוזר
Regression modelEconometrics / time series

מבחן הסיבתיות של טודה-יامامוטו

מבחן הסיבתיות של טודה-יامامוטו (TY) הוא הליך וולד (Wald) מותאם לבדיקת סיבתיות גריינג'ר באוטורגרסיות וקטוריות (VARs) המוערכות ברמות, גם כאשר המשתנים אינם סטציונריים או משולבים (cointegrated). על ידי התאמת יתר מכוונת של ה-VAR עם השהיות נוספות השוות לסדר האינטגרציה המרבי, הוא משחזר את התפלגות הכי-בריבוע האסימפטוטית הסטנדרטית של סטטיסטי וולד ללא צורך בבדיקות מקדימות של שורש יחידה או שילוב.

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.

עוד 2+

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. Dolado, J. J., & Lütkepohl, H. (1996). Making Wald tests work for cointegrated VAR systems. Econometric Reviews, 15(4), 369-386. DOI: 10.1080/07474939608800362

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/toda-yamamoto-causality-test

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateToda-Yamamoto causality test (Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test). אוחזר בתאריך 2026-06-17 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/toda-yamamoto-causality-test · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026