Regression modelEconometrics / time series

Test przyczynowości Granger Toda-Yamamoto z użyciem Fouriera (Fourier Toda-Yamamoto Granger Causality Test)

Test przyczynowości Fouriera Toda-Yamamoto (FTY) rozszerza klasyczną procedurę Toda-Yamamoto poprzez włączenie trygonometrycznych składników Fouriera do rozszerzonego modelu VAR w celu uchwycenia płynnych, stopniowych zmian strukturalnych w składniku deterministycznym. Zachowuje on kluczową zaletę podejścia Toda-Yamamoto – przyczynowość Granger można testować bez wstępnego testowania rzędu integracji lub kointegracji – jednocześnie dramatycznie poprawiając wielkość (size) i moc (power) testu w przypadku wystąpienia zmian.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. Yilanci, V., & Ozgur, O. (2019). Testing the Fourier Toda-Yamamoto causality test with an application to energy demand. Energy Economics, 84, 104498. link
  2. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/fourier-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.

Compare side by side
ScholarGateFourier Toda-Yamamoto Causality (Fourier Toda-Yamamoto Granger Causality Test). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/fourier-toda-yamamoto-causality · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026