ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Panel Toda-Yamamoto×การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์ (Granger Causality Test)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด1995 (panel extension from 2006)1969
ผู้ริเริ่มToda & Yamamoto (1995); extended to panel settings by Konya (2006) and othersClive W. J. Granger
ประเภทCausality test (non-causality hypothesis)Causality test (F-test on VAR)
แหล่งต้นตำรับToda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. DOI ↗Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นPanel TY causality test, Toda-Yamamoto panel causality, panel modified Wald causality test, panel MWALD causalityGranger test, GC test, predictive causality test, Granger non-causality test
ที่เกี่ยวข้อง55
สรุปThe Panel Toda-Yamamoto (PTY) causality test extends the Toda-Yamamoto modified Wald approach to panel data, allowing researchers to test Granger non-causality across multiple cross-sectional units without requiring pre-testing for cointegration or imposing a common causality direction on all units.The Granger causality test is a statistical hypothesis test that determines whether past values of one time series help predict future values of another, beyond what that series' own past already explains. Introduced by Clive Granger in 1969, it is the standard approach for assessing predictive causality in VAR-based time-series analysis.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Panel Toda-Yamamoto Causality · Granger Causality Test. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare