Test przyczynowości Todda-Yamamoty
Test przyczynowości Todda-Yamamoty (TY) jest modyfikowaną procedurą Walda do testowania przyczynowości Granger w wektorowych modelach autoregresyjnych (VAR) estymowanych na poziomach, nawet gdy zmienne są niestacjonarne lub skointegrowane. Poprzez celowe prze-estymowanie VAR z dodatkowymi opóźnieniami równymi maksymalnemu rzędowi integracji, przywraca standardowy asymptotyczny rozkład chi-kwadrat statystyki Walda, nie wymagając wcześniejszego testowania pierwiastków jednostkowych ani kointegracji.
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.
+2 more
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 ↗
- Dolado, J. J., & Lütkepohl, H. (1996). Making Wald tests work for cointegrated VAR systems. Econometric Reviews, 15(4), 369-386. DOI: 10.1080/07474939608800362 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/toda-yamamoto-causality-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.
- Model ARIMA (Autoregresyjny Zintegrowany Model Średniej Ruchomej)Ekonometria↔ compare
- Rozszerzony test pierwiastka jednostkowego Dickeya-Fullera (ADF)Ekonometria↔ compare
- Test przyczynowości GrangerEkonometria↔ compare
- Autoregresja Wektorowa (VAR)Ekonometria↔ compare
- Model korekcji błędem (VECM)Ekonometria↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →