ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Structurele Breuk Toda-Yamamoto Causaliteitstest

De Toda-Yamamoto causaliteitstest met structurele breuken breidt de standaard Toda-Yamamoto aangepaste Wald (MWALD) procedure uit om één of meerdere structurele breuken in de tijdreeks te accommoderen. Door eerst breukdatums te identificeren en vervolgens dummyvariabelen op te nemen in de uitgebreide VAR, behoudt de test zijn geldige asymptotische chi-kwadraatverdeling, ongeacht de integratie- of co-integratieorde van de variabelen, zelfs in de aanwezigheid van regimeverschuivingen.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. 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
  2. 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/structural-break-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.

Compare side by side
ScholarGateStructural Break Toda-Yamamoto Causality (Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026