Dolado-Lütkepohl Granger Causality Test
A konvencionális Wald-tesztek a Granger-kauzalitásra nem alkalmazhatók, ha a sorozatok nem stacionerek, mert a chi-négyzet kritikus értékek már nem érvényesek. A DL megközelítés ezt elkerüli azáltal, hogy szándékosan túlparaméterezi a VAR-t extra késleltetésekkel, amelyek megegyeznek a maximális integrációs renddel. Ezek az extra késleltetések elnyelik az egységgyökkel kapcsolatos zavaró tényezőket, így az érdeklődésre számot tartó együtthatók standard aszimptotikus viselkedést mutatnak, így egy ismerős chi-négyzet teszt érvényes marad, függetlenül attól, hogy az adatok I(0), I(1) vagy kointegráltak.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- Dolado, J. J., & Lütkepohl, H. (1996). Making Wald tests work for cointegrated VAR systems. Econometric Reviews, 15(4), 369–386. DOI: 10.1080/07474939608800362 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Dolado-Lütkepohl Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/dolado-lutkepohl-causality
Melyik módszer?
Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.
- Granger CausalityÖkonometria↔ összehasonlítás
- Toda-Yamamoto Granger-kauzalitási tesztÖkonometria↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Similar methods
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →