Testul de Cauzalitate Toda-Yamamoto
Testul Toda-Yamamoto (TY) este o procedură Wald modificată pentru testarea cauzalității Granger în vectori autoregresivi (VAR) estimați la niveluri, chiar și atunci când variabilele sunt non-staționare sau cointegrate. Prin supra-ajustarea intenționată a VAR cu lag-uri suplimentare egale cu ordinul maxim de integrare, se restabilește distribuția asimptotică standard chi-pătrat a statisticii Wald, fără a necesita pre-testare prealabilă pentru rădăcini unitare sau cointegrare.
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.
+2 altele
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 ↗
- Dolado, J. J., & Lütkepohl, H. (1996). Making Wald tests work for cointegrated VAR systems. Econometric Reviews, 15(4), 369-386. DOI: 10.1080/07474939608800362 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/toda-yamamoto-causality-test
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Model ARIMA (Autoregresiv Integrat Medie Mobilă)Econometrie↔ compară
- Testul Augmented Dickey-Fuller (ADF) pentru rădăcină unitarăEconometrie↔ compară
- Testul de cauzalitate GrangerEconometrie↔ compară
- Autoregresia vectorială (VAR)Econometrie↔ compară
- Modelul Vectorial cu Corecție de Eroare (VECM)Econometrie↔ compară
Citat de
Similar methods
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →