Uji Kausalitas Toda-Yamamoto
Uji kausalitas Toda-Yamamoto (TY) adalah prosedur Wald yang dimodifikasi untuk menguji kausalitas Granger dalam vektor autoregresi (VAR) yang diestimasi dalam level, bahkan ketika variabel tidak stasioner atau terkointegrasi. Dengan sengaja melakukan *over-fitting* pada VAR dengan *lag* tambahan yang setara dengan orde integrasi maksimum, uji ini mengembalikan distribusi asimptotik *chi-squared* standar dari statistik Wald tanpa memerlukan uji pendahuluan akar unit atau kointegrasi sebelumnya.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/toda-yamamoto-causality-test
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ compare
- Uji Akar Satuan Augmented Dickey-Fuller (ADF)Ekonometrika↔ compare
- Uji Kausalitas GrangerEkonometrika↔ compare
- Autoregresi Vektor (VAR)Ekonometrika↔ compare
- Model Koreksi Galat Vektor (VECM)Ekonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →