Nelinearni test kauzalnosti Toda-Yamamoto
Nelinearni test kauzalnosti Toda-Yamamoto proširuje klasični modificirani Waldov postupak Toda-Yamamoto (1995.) na otkrivanje kauzalnih veza koje su skrivene u srednjim vrijednostima serija, ali se očituju kroz nelinearne dinamike poput asimetrija, pragova ili prijenosa volatilnosti. Prilagođava prošireni VAR na serije transformirane rangom ili na drugi nelinearni način mapirane serije i primjenjuje Waldov test hi-kvadrat na koeficijente dodatnih zaostataka.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Karta metoda
Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.
Izvori
- 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 ↗
- Sims, C. A., Stock, J. H., & Watson, M. W. (1990). Inference in linear time series models with some unit roots. Econometrica, 58(1), 113-144. DOI: 10.2307/2938337 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality
Koja metoda?
Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.
- Kointegracijski test (Johansen / Engle-Granger)Ekonometrija↔ usporedi
- Grangerov test uzročnostiEkonometrija↔ usporedi
- Test nelinearne Grangerove uzročnostiEkonometrija↔ usporedi
- Toda-Yamamotovo test uzročnostiEkonometrija↔ usporedi
- Model Vektorske Autoregresije (VAR)Ekonometrija↔ usporedi
Similar methods
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →