Test przyczynowości Toda-Yamamoto z uwzględnieniem przełomów strukturalnych
Test przyczynowości Toda-Yamamoto z uwzględnieniem przełomów strukturalnych rozszerza standardową procedurę Toda-Yamamoto z modyfikowanym testem Walda (MWALD) o możliwość uwzględnienia jednego lub więcej przełomów strukturalnych w szeregach czasowych. Identyfikując najpierw daty przełomów, a następnie włączając zmienne zero-jedynkowe (dummy) do rozszerzonego modelu VAR, test zachowuje swoją poprawną asymptotyczną dystrybucję chi-kwadrat, niezależnie od rzędu integracji lub kointegracji zmiennych, nawet w obecności zmian reżimu.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
- Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), 251-270. DOI: 10.1080/07350015.1992.10509904 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/structural-break-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.
- Test przyczynowości GrangerEkonometria↔ compare
- Grangerowskość z przerwami strukturalnymiEkonometria↔ compare
- Model VAR z przełamaniem strukturalnymEkonometria↔ compare
- Test przyczynowości Todda-YamamotyEkonometria↔ compare
- Autoregresja Wektorowa (VAR)Ekonometria↔ compare
- Test niestabilności strukturalnej Zivota-AndrewsEkonometria↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →