ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Test kauzality Toda-Yamamoto

Test Toda-Yamamoto (TY) je modifikovaný Waldov postup na testovanie Grangerovej kauzality vo vektorových autoregresiách (VAR) odhadnutých v úrovniach, dokonca aj vtedy, keď sú premenné neštacionárne alebo kointegrované. Cieľavedomým predimenzovaním VAR o dodatočné oneskorenia rovné maximálnemu rádu integrácie obnovuje štandardnú asymptotickú distribúciu Waldovej štatistiky podľa chí-kvadrát rozdelenia bez potreby predchádzajúceho testovania jednotkového koreňa alebo kointegrácie.

Použiť v EconMindČoskoroApply, compare, get guidance
Tools & resources
Stiahnuť snímky
Learn & explore
VideoČoskoro

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Mapa metód

Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.

+2 ďalších

Zdroje

  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. Dolado, J. J., & Lütkepohl, H. (1996). Making Wald tests work for cointegrated VAR systems. Econometric Reviews, 15(4), 369-386. DOI: 10.1080/07474939608800362

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/toda-yamamoto-causality-test

Ktorá metóda?

Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.

Porovnať vedľa seba

Odkazujú sem

ScholarGateToda-Yamamoto causality test (Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test). Získané 2026-06-17 z https://scholargate.app/sk/econometrics/toda-yamamoto-causality-test · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026