Regression modelEconometrics / time series
構造的ブレークを持つ戸田-山元（Toda-Yamamoto）因果性検定
構造的ブレークを持つ戸田-山元因果性検定は、標準的な戸田-山元（Toda-Yamamoto）の修正Wald（MWALD）検定手続きを拡張し、時系列における1つ以上の構造的ブレークに対応できるようにしたものである。ブレーク時点をまず特定し、次に拡張VAR（Vector Autoregression）にダミー変数を導入することで、変数の積分順や共和積分順に関わらず、また体制シフトが存在する場合でも、検定統計量は有効な漸近カイ二乗分布を維持する。
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出典
- 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 ↗
- Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), 251-270. DOI: 10.1080/07350015.1992.10509904 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality
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