Toda-Yamamoto kauzalitási teszt
A Toda-Yamamoto (TY) kauzalitási teszt egy módosított Wald-eljárás a Granger-kauzalitás tesztelésére olyan vektoriális autoregressziókban (VAR), amelyeket szintbeli (levels) adatokon becsülnek, még akkor is, ha a változók nem stacionáriusak vagy kointegráltak. A VAR szándékos túlbiztosításával extra lagokkal, amelyek a maximális integrációs rendnek felelnek meg, helyreállítja a Wald-statisztika standard khi-négyzet aszimptotikus eloszlását anélkül, hogy egységgyök- vagy kointegrációs előzetes tesztelésre lenne szükség.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
+2 további
Források
- 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 ↗
- 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 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/toda-yamamoto-causality-test
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.
- ARIMA modell (Autoregressive Integrated Moving Average)Ökonometria↔ összehasonlítás
- Az augmentált Dickey-Fuller (ADF) egységgyök tesztÖkonometria↔ összehasonlítás
- Granger-kauzalitási tesztÖkonometria↔ összehasonlítás
- Vektorautoregresszió (VAR)Ökonometria↔ összehasonlítás
- Vektorhibakorrekciós modell (VECM)Ökonometria↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Similar methods
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →