ScholarGate
Ассистент
Regression modelEconometrics / time series

Нелинейный тест причинности Тода-Ямамото

Нелинейный тест причинности Тода-Ямамото расширяет классическую модифицированную процедуру Вальда Тода-Ямамото (1995) для обнаружения причинно-следственных связей, которые скрыты в средних значениях рядов, но проявляются через нелинейную динамику, такую как асимметрии, пороговые эффекты или передача волатильности. Он подгоняет расширенную векторную авторегрессию (VAR) к рангово-преобразованным или иным образом нелинейно отображенным рядам и применяет тест Вальда на основе хи-квадрат к коэффициентам дополнительных лагов.

Применить в EconMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Скачать слайды
Learn & explore
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. 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
  2. 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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом
ScholarGateNonlinear Toda-Yamamoto Causality (Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test). Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026