Regression modelEconometrics / time series
Toda-Yamamoto 인과관계 검정
Toda-Yamamoto (TY) 인과관계 검정은 벡터 자기회귀(VAR)에서 변수들이 비정상적이거나 공적분되어 있더라도 수준(levels)으로 추정된 VAR에 대한 Granger 인과관계를 검정하기 위한 수정된 Wald 절차입니다. 최대 적분 차수(maximum order of integration)에 해당하는 추가 시차(lags)를 VAR에 의도적으로 과다추정(over-fitting)함으로써, 사전 단위근(unit-root) 또는 공적분(cointegration) 사전 검정 없이도 Wald 통계량의 표준 카이제곱 점근 분포(chi-squared asymptotic distribution)를 복원합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/toda-yamamoto-causality-test
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