Methodenbewijsdossier

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

Bronrecord

Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.

Toda-Yamamoto Granger Causality Test

Taxonomisch methodendossier · 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

Volledige methode openen

Gecureerde claims

Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.

Nog geen gecureerde claims

Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.

Gerelateerde methoden

Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.

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.