ScholarGate
Assistent
Hypothesis testCausality

Hatemi-J asymmetriska kausalitetstest

Hatemi-J:s asymmetriska kausalitetstest, introducerat av Abdulnasser Hatemi-J år 2012, utvidgar Granger-kausalitetsramverket för att tillåta att kausala samband mellan de positiva och negativa komponenterna av integrerade tidsserier skiljer sig åt. Genom att dekomponera varje serie till kumulativa positiva och negativa partialsummor och bädda in Toda-Yamamoto-metoden inom ett VAR, möjliggör testet för forskare att skilja mellan huruvida positiva chocker, negativa chocker, eller båda driver kausalitet mellan ekonomiska variabler.

Tillämpa med EconMindSnartApply, compare, get guidance
Tools & resources
Ladda ner bildspel
Learn & explore
VideoSnart

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

  1. Hatemi-J, A. (2012). Asymmetric causality tests with an application. Empirical Economics, 43(1), 447–456. DOI: 10.1007/s00181-011-0484-x

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 2). Hatemi-J Asymmetric Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/hatemi-j-asymmetric-causality

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida
ScholarGateHatemi-J Asymmetric Causality (Hatemi-J Asymmetric Causality Test). Hämtad 2026-06-18 från https://scholargate.app/sv/econometrics/hatemi-j-asymmetric-causality · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026