ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Toda-Yamamoto kausalitetstest med strukturella brott

Toda-Yamamoto kausalitetstest med strukturella brott utökar den vanliga Toda-Yamamoto MWALD-proceduren (modified Wald) för att hantera ett eller flera strukturella brott i tidsserien. Genom att först identifiera brytpunkter och sedan inkludera dummyvariabler i den utökade VAR-modellen, bibehåller testet sin giltiga asymptotiska chi-två-fördelning oavsett variablernas integrations- eller kointegrationsordning, även vid regimskiften.

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. 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. Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), 251-270. DOI: 10.1080/07350015.1992.10509904

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-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
ScholarGateStructural Break Toda-Yamamoto Causality (Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks). Hämtad 2026-06-17 från https://scholargate.app/sv/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026