ScholarGate
Asistenti
Regression modelEconometrics / time series

Testi i kauzalitetit jo-linear Toda-Yamamoto

Testi i kauzalitetit jo-linear Toda-Yamamoto shtrin procedurën e modifikuar të Wald të Toda-Yamamoto (1995) për të zbuluar lidhje kauzale që janë të fshehura në mesataret e serive, por manifestohen përmes dinamikave jo-lineare siç janë asimetritë, efektet prag, ose transmetimi i volatilitetit. Ai përshtat një VAR të zgjeruar në seri të renditura ose të transformuara në mënyrë jo-lineare dhe zbaton një test Wald chi-katror në koeficientët shtesë të vonesave.

Zbatojeni me EconMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Burimet

  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

Si ta citoni këtë faqe

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear Toda-Yamamoto Causality (Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026