Metodes pierādījumu reģistrs

Toda-Yamamoto Causality

The Toda-Yamamoto (TY) causality test, introduced by Toda and Yamamoto (1995), provides a robust procedure for testing Granger non-causality in vector autoregressive (VAR) models when the variables may be integrated or cointegrated of arbitrary order. By intentionally over-fitting the VAR with extra lags equal to the maximum integration order, the method bypasses the need for pre-testing cointegration and preserves the standard asymptotic chi-squared distribution of the Wald statistic.

Sources recorded, not reviewed

Avota reģistrs

Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.

Toda-Yamamoto Granger Causality Test

Taksonomiskās metodes reģistrs · hypothesis-test / econometrics

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

Atvērt pilnu metodi

Kurēti apgalvojumi

Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.

Vēl nav kurētu apgalvojumu

Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.

Saistītās metodes

Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.

Taxonomic bucketDolado-Lütkepohl Causalitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainGranger Causalitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainVAR Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.