ScholarGate
Assistent
Hypothesis testCausality

Hatemi-J asymmetrisk kausalitetstest

Hatemi-J asymmetrisk kausalitetstest, introdusert av Abdulnasser Hatemi-J i 2012, utvider Granger-kausalitetsrammeverket for å tillate at kausale sammenhenger mellom de positive og negative komponentene av integrerte tidsserier kan være forskjellige. Ved å dekomponere hver serie til kumulative positive og negative delsummer og innlemme Toda-Yamamoto-tilnærmingen innenfor en VAR, gjør testen det mulig for forskere å skille om positive sjokk, negative sjokk, eller begge deler driver kausalitet mellom økonomiske variabler.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  1. Hatemi-J, A. (2012). Asymmetric causality tests with an application. Empirical Economics, 43(1), 447–456. DOI: 10.1007/s00181-011-0484-x

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 2). Hatemi-J Asymmetric Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/hatemi-j-asymmetric-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
ScholarGateHatemi-J Asymmetric Causality (Hatemi-J Asymmetric Causality Test). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/hatemi-j-asymmetric-causality · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026