Kausalitet i varians (Causality in Variance Test)
Kausalitetstesten i varians detekterer om sjokk i én variabel forårsaker endringer i den betingede variansen (volatiliteten) til en annen variabel, uavhengig av kausalitet på gjennomsnittsnivå. Testen ble introdusert av Cheung og Ng (1996) og identifiserer volatilitetsspillover og smitteeffekter – noe som er avgjørende for risikostyring og forståelse av finansmarkeders gjensidige avhengigheter. Denne tilnærmingen har blitt standard i studiet av sjokkoverføring på tvers av aktivaklasser og geografier.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Cheung, Y. W., & Ng, L. K. (1996). A causality-in-variance test and its application to financial market prices. Journal of Econometrics, 72(1-2), 33-61. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01714-X ↗
- Hafner, C. M., & Herwartz, H. (2006). Testing for causality in variance using multivariate GARCH models. Journal of Econometrics, 135(1-2), 129-153. link ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/causality-in-variance-test
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.
- Komponent-GARCHØkonometri↔ compare
- DCC-MIDASØkonometri↔ compare
- GARCH-MIDASØkonometri↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →