Toda-Yamamotoov test kauzalnosti
Toda-Jamamotoov (TY) test kauzalnosti je modifikovani Waldov postupak za testiranje Granjerove kauzalnosti u vektorskim autoregresijama (VAR) procenjenim u nivoima, čak i kada su varijable nestacionarne ili ko-integrisane. Namernim pre-fitovanjem VAR-a sa dodatnim zaostacima jednakim maksimalnom redu integracije, vraća se standardna asimptotska distribucija Waldovog statistika hi-kvadrat, bez potrebe za prethodnim testiranjem korena jedinice ili ko-integracije.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/econometrics/toda-yamamoto-causality-test
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.
- ARIMA model (Autoregresivni integrisani model pokretnih proseka)Ekonometrija↔ compare
- Prošireni test Diki-Fuler (ADF) na jedinici korenaEkonometrija↔ compare
- Grangerov test kauzalitetaEkonometrija↔ compare
- Vektorska autoregresija (VAR)Ekonometrija↔ compare
- Vektorski model korekcije greške (VECM)Ekonometrija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →