Toda-Yamamoto Granger Causaliteitstest
De Toda-Yamamoto (TY) causaliteitstest, geïntroduceerd door Toda en Yamamoto (1995), biedt een robuuste procedure voor het toetsen van Granger niet-causaliteit in vectorautoregressieve (VAR) modellen wanneer de variabelen geïntegreerd of co-geïntegreerd kunnen zijn van willekeurige orde. Door opzettelijk de VAR te over-fitten met extra vertragingen gelijk aan de maximale integratieorde, omzeilt de methode de noodzaak van voorafgaande toetsing van co-integratie en behoudt de standaard asymptotische chi-kwadraatverdeling van de Wald-statistiek.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 2). Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/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.
- Dolado-Lütkepohl Granger CausaliteitstestEconometrie↔ compare
- Granger-causaliteitstestEconometrie↔ compare
- Vector Autoregressie (VAR)-modelEconometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →