Teste de Causalidade de Toda-Yamamoto
O teste de causalidade de Toda-Yamamoto (TY) é um procedimento de Wald modificado para testar a causalidade de Granger em autorregressões vetoriais (VARs) estimadas em níveis, mesmo quando as variáveis são não estacionárias ou cointegradas. Ao sobreajustar intencionalmente o VAR com defasagens adicionais iguais à ordem máxima de integração, ele restaura a distribuição assintótica qui-quadrado padrão da estatística de Wald sem exigir pré-testes de raiz unitária ou cointegração.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/econometrics/toda-yamamoto-causality-test
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- Modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Econometria↔ comparar
- Teste de Raiz Unitária Aumentado de Dickey-Fuller (ADF)Econometria↔ comparar
- Granger Causality TestEconometria↔ comparar
- Autoregressores Vetoriais (VAR)Econometria↔ comparar
- Modelo de Correção de Erros Vetorial (VECM)Econometria↔ comparar
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