Regression modelVolatility test
분산에서의 인과관계 검정
분산에서의 인과관계 검정은 한 변수에 대한 충격이 다른 변수의 조건부 분산(변동성)에 변화를 일으키는지 여부를 평균 수준의 인과관계와 구별하여 탐지한다. Cheung과 Ng (1996)가 소개한 이 검정은 변동성 파급 효과와 전염 효과를 식별하는데, 이는 위험 관리와 금융 시장 상호 의존성 이해에 매우 중요하다. 이 접근법은 자산군과 지역에 걸친 충격 전달 연구에서 표준이 되었다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Cheung, Y. W., & Ng, L. K. (1996). A causality-in-variance test and its application to financial market prices. Journal of Econometrics, 72(1-2), 33-61. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01714-X ↗
- Hafner, C. M., & Herwartz, H. (2006). Testing for causality in variance using multivariate GARCH models. Journal of Econometrics, 135(1-2), 129-153. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/causality-in-variance-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.
- 컴포넌트 GARCH계량경제학↔ compare
- DCC-MIDAS계량경제학↔ compare
- GARCH-MIDAS계량경제학↔ compare