Panel Toda-Yamamoto Nedensellik Testi
Panel Toda-Yamamoto Granger Non-Causality Test · Ayrıca şöyle bilinir: Panel TY causality test, Toda-Yamamoto panel causality, panel modified Wald causality test, panel MWALD causality
Panel Toda-Yamamoto (PTY) nedensellik testi, Toda-Yamamoto'nun modifiye edilmiş Wald yaklaşımını panel verilere genişleterek, araştırmacıların eşbütünleşme için ön test yapma veya tüm birimler üzerinde ortak bir nedensellik yönü dayatma gerekliliği olmaksızın çoklu kesitsel birimler arasında Granger nedensellik yokluğunu test etmelerine olanak tanır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Paneliniz entegre veya muhtemelen eşbütünleşmiş zaman serileri içerdiğinde ve iki adımlı bir eşbütünleşme ön testinin kırılganlığından kaçınarak yönlü nedenselliği test etmek istediğinizde Panel Toda-Yamamoto testini kullanın. Orta ila uzun zaman boyutlarına (T >= 20) ve az sayıda kesitsel birime (N ~30'a kadar) sahip makro paneller için uygundur. Özellikle birimlerin nedensellik ilişkilerinde farklılık gösterebileceği durumlarda uygundur — test heterojen nedensellik örüntülerine izin verir. T çok kısa olduğunda (T < 15) kullanmayın, çünkü artırılmış VAR ciddi şekilde aşırı uyar; bu durumda fark-GMM tabanlı nedensellik testlerini tercih edin. Ayrıca, tüm serilerin açıkça I(0) olduğu ve standart bir panel Granger testinin daha basit olduğu durumlarda da kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Eşbütünleşme için ön test gerekmez: MWALD istatistiği, entegrasyon derecesinden bağımsız olarak ki-karedir.
- I(0), I(1) ve I(2) süreçleri için eş zamanlı olarak geçerlidir, bu da entegrasyon derecesinin yanlış sınıflandırılmasına karşı sağlamlık sağlar.
- Tek bir havuzlanmış yönü zorlamak yerine, panel birimleri arasında heterojen nedensellik örüntülerine izin verir.
- SUR tahmini veya bootstrap kritik değerlerle birim birim OLS kullanarak uygulaması basittir.
- Orta derecede uzun bir zaman boyutu gerektirir; çok kısa T ile artırılmış VAR kötü tanımlanmıştır.
- d_max ek gecikmeler eklemek, özellikle küçük örneklemlerde serbestlik derecelerini azaltır ve gücü düşürür.
- Birim birim çıkarım, heterojenlik sınırlıysa panel verimlilik kazançlarını kaybeder; nedensellik homojen olduğunda havuzlanmış yaklaşımlar tercih edilebilir.
- Paneldeki kesitsel bağımlılık açıkça ele alınmalıdır — bunu göz ardı etmek boyutlandırmayı bozar.
SSS
Panel Toda-Yamamoto testini çalıştırmadan önce eşbütünleşme testi yapmam gerekir mi?
Hayır. Toda-Yamamoto yaklaşımının ana avantajı budur: VAR'ı d_max ek gecikmelerle artırarak MWALD istatistiği, serilerin eşbütünleşmiş olup olmamasına bakılmaksızın ki-kare dağılımını takip eder, bu nedenle eşbütünleşme ön testine gerek yoktur.
p ve d_max'ı nasıl seçerim?
Her kesit için AIC veya BIC kullanarak optimal VAR gecikme sırasını p seçin. d_max'ı panel genelinde bulunan en yüksek entegrasyon derecesine ayarlayın — genellikle 1 ve ekonomik zaman serileri için nadiren 2. Her artırılmış VAR'daki toplam gecikme uzunluğu o zaman p + d_max olur.
Nedensellik panel birimleri arasında farklıysa ne olur?
Panel Toda-Yamamoto yaklaşımı bunu doğal olarak karşılar. Her birimi ayrı ayrı test edin ve birim düzeyindeki p-değerlerini inceleyin. Ardından, tek bir havuzlanmış sonuca zorlamak yerine, nedenselliğin birimlerin çoğunda mı yoksa yalnızca belirli alt gruplarda mı bulunduğunu özetleyebilirsiniz.
Standart panel Granger nedensellik testinden nasıl farklıdır?
Standart bir panel Granger nedensellik testi, birinci fark alınmış veya durağan verileri kullanır ve entegrasyon veya eşbütünleşme yanlış belirtilmişse boyutlandırma bozulması riski taşır. Toda-Yamamoto varyantı, ek gecikmeler nedeniyle biraz daha düşük güç pahasına bu kırılganlıktan kaçınarak, artırılmış gecikmelerle seviyelerde çalışır.
Panel Toda-Yamamoto testi kesitsel bağımlılıkla geçerli midir?
Otomatik olarak değil. Kesitler bağımlı olduğunda (örneğin, ticaret veya finansal akışlarla bağlantılı ülkeler), standart ki-kare kritik değerleri bozulur. Doğru kritik değerleri elde etmek için Konya (2006) bootstrap-SUR prosedürünü veya bir CD-roBUST varyantını kullanın.
Kaynaklar
- 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 ↗
- Konya, L. (2006). Exports and growth: Granger causality analysis on OECD countries with a panel data approach. Economic Modelling, 23(6), 978-992. DOI: 10.1016/j.econmod.2006.04.008 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Toda-Yamamoto Granger Non-Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/panel-toda-yamamoto-causality
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Granger Nedensellik TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Granger Nedensellik TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Johansen Eş Bütünleşme TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Panel VECM (Panel Vektör Hata Düzeltme Modeli)Ekonometri↔ karşılaştır
- Toda-Yamamoto Nedensellik TestiEkonometri↔ karşılaştır