เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การทดสอบสมมติฐานแบบพาเนลของ Granger Causality× | การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamoto× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1988–2012 | 1995 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Holtz-Eakin, Newey & Rosen (1988); Dumitrescu & Hurlin (2012) | Toda, H. Y. and Yamamoto, T. |
| ประเภท | Causality test | Causality test |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Dumitrescu, E.-I., & Hurlin, C. (2012). Testing for Granger non-causality in heterogeneous panels. Economic Modelling, 29(4), 1450–1460. DOI ↗ | Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | panel causality test, Dumitrescu-Hurlin test, heterogeneous panel causality, panel Granger test | Toda-Yamamoto test, TY causality test, modified Wald test for Granger causality, TY-MWALD |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | The Panel Granger Causality test examines whether past values of one variable help predict another variable across multiple cross-sectional units observed over time. It extends the classical Granger causality framework to panel data, accounting for cross-sectional heterogeneity and enabling more powerful inference by pooling information across units. | The Toda-Yamamoto (TY) causality test is a modified Wald procedure for testing Granger causality in vector autoregressions (VARs) estimated in levels, even when variables are nonstationary or cointegrated. By intentionally over-fitting the VAR with extra lags equal to the maximum integration order, it restores the standard chi-squared asymptotic distribution of the Wald statistic without requiring prior unit-root or cointegration pretesting. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|