Testul de Causalitate Nonlinear Toda-Yamamoto
Testul de causalitate nonlinear Toda-Yamamoto extinde procedura clasică modificată Wald a lui Toda-Yamamoto (1995) pentru a detecta legături cauzale care sunt ascunse în mediile seriilor, dar se manifestă prin dinamici neliniare precum asimetrii, efecte prag sau transmiterea volatilității. Se potrivește un VAR augmentat pe serii transformate prin ranguri sau altfel mapate neliniar și aplică un test Wald chi-pătrat pe coeficienții suplimentari de decalaj.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
Surse
- 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 ↗
- Sims, C. A., Stock, J. H., & Watson, M. W. (1990). Inference in linear time series models with some unit roots. Econometrica, 58(1), 113-144. DOI: 10.2307/2938337 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Testul de Cointegrare (Johansen / Engle-Granger)Econometrie↔ compară
- Testul de cauzalitate GrangerEconometrie↔ compară
- Testul de Causalitate Granger NeliniarăEconometrie↔ compară
- Testul de Causalitate Granger Toda-YamamotoEconometrie↔ compară
- Modelul Vectorial de Autoregresie (VAR)Econometrie↔ compară
Similar methods
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →