เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamoto× | แบบจำลองเวกเตอร์ปรับแก้ความคลาดเคลื่อน (VECM)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1995 | 1987 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Toda, H. Y. and Yamamoto, T. | Robert F. Engle and Clive W. J. Granger |
| ประเภท≠ | Causality test | Multivariate time-series model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. DOI ↗ | Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251–276. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Toda-Yamamoto test, TY causality test, modified Wald test for Granger causality, TY-MWALD | VECM, error correction VAR, cointegrated VAR, vector equilibrium correction model |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | 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. | The Vector Error Correction Model extends the Vector Autoregression (VAR) framework to a system of variables that share one or more long-run equilibrium relationships. It jointly models short-run dynamics and the speed at which each variable corrects back toward equilibrium after a shock, making it the standard tool for analysing cointegrated multivariate time series. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|