Parametru laika dinamika Toda-Jamamoto cēloņsakarība
TVP Toda-Jamamoto cēloņsakarības tests apvieno Todam un Jamamoto (1995) papildināto VAR pieeju — kas ļauj strādāt ar iespējami integrētām vai kointegrētām virknēm bez iepriekšējas testēšanas uz vienības saknēm — ar laika gaitā mainīgiem parametriem, ļaujot cēloņsakarībām starp mainīgajiem periodiski mainīties, nevis palikt fiksētām visā izlasē.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
- Adebayo, T. S., & Acheampong, A. O. (2022). Modelling the globalization-emissions nexus: Fresh insights from the novel dynamic ARDL simulations and the Toda-Yamamoto causality approaches. Environmental Science and Pollution Research, 29(3), 3825-3840. link ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/time-varying-parameter-toda-yamamoto-causality
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.
- Grindžera koeficientu pārbaudeEkonometrija↔ compare
- Toda-Yamamoto (TY) Granger cēloņsakarības pārbaudeEkonometrija↔ compare
- Vektora autoregresijas (VAR) modelisEkonometrija↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →