Toda-Yamamoto Granger-kausalitetstest
Toda-Yamamoto (TY) kausalitetstest, introdusert av Toda og Yamamoto (1995), gir en robust prosedyre for å teste Granger ikke-kausalitet i vektorautoregressive (VAR) modeller når variablene kan være integrerte eller kointegrerte av vilkårlig orden. Ved å bevisst over-fitte VAR-modellen med ekstra lags lik den maksimale integrasjonsordenen, omgår metoden behovet for forhåndstesting av kointegrasjon og bevarer standard asymptotisk kjikvadratfordeling for Wald-statistikken.
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
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 2). Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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-kausalitetstestØkonometri↔ compare
- Granger-kausalitetstestØkonometri↔ compare
- Vektor Autoregression (VAR)-modellØkonometri↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →