Yapısal Kırılmalı Toda-Yamamoto Nedensellik Testi
Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks · Ayrıca şöyle bilinir: SB-TY causality, structural break modified Wald test causality, Fourier Toda-Yamamoto causality, causality with regime shifts
Yapısal kırılmalı Toda-Yamamoto nedensellik testi, zaman serilerindeki bir veya daha fazla yapısal kırılmayı hesaba katmak için standart Toda-Yamamoto modifiye Wald (MWALD) prosedürünü genişletir. Kırılma tarihlerini önce belirleyip ardından güçlendirilmiş VAR modeline kukla değişkenler dahil ederek, test, rejim değişikliklerinin varlığında bile, değişkenlerin entegrasyon veya eşbütünleşme derecesinden bağımsız olarak geçerli asimptotik ki-kare dağılımını korur.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bu testi, zaman serileri arasında yapısal kırılmaların da yaşanmış olabileceği bir Granger nedensel ilişkiden şüpheleniyorsanız kullanın — örneğin, bir finansal kriz boyunca enerji fiyatları ile GSYİH arasındaki nedensel bağlantıyı veya bir rejim değişikliği boyunca para politikası ile enflasyon arasındaki bağlantıyı incelerken. Değişkenlerin 1 veya 2. dereceden entegre (veya karışık) olabileceği durumlarda uygundur, böylece eşbütünleşik bir VAR veya VECM'deki standart Granger nedensellik testi, kesin eşbütünleşme derecesinin bilinmesini gerektirecektir. Yapısal kırılmalar beklemek için teorik veya ampirik bir neden yoksa ilk tercih olarak KULLANMAYIN — gereksiz kukla değişkenler eklemek serbestlik derecelerini boşa harcar. Ayrıca, örneklem çok kısaysa (yaklaşık 60 gözlemden az), kırılma tarihlerini belirlemek ve güçlendirilmiş VAR'ı güvenilir bir şekilde tahmin etmek yeterli veri gerektirdiğinden bundan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Değişkenlerin entegrasyon veya eşbütünleşme derecesinden bağımsız olarak, yapısal kırılmaların varlığında bile geçerli asimptotik çıkarım.
- Eşbütünleşme derecesi için ön test gerektirmez, VECM tabanlı nedensellik testlerini etkileyen spesifikasyon hatalarından kaçınır.
- Temel MWALD dağılım sonucunu değiştirmeden tekli veya çoklu yapısal kırılmaları barındırır.
- Hem durağan hem de durağan olmayan zaman serilerine uygulanabilir, bu da onu makro ve finansal veriler için oldukça esnek kılar.
- Küçük örneklemler için bootstrap kritik değerleri mevcuttur, sonlu örneklem boyut kontrolünü iyileştirir.
- Kırılma tarihlerini belirlemek için ayrı, önceden bir adım gerektirir; kırılma tarihini yanlış belirlemek testi bozar.
- Her ek yapısal kırılma ve ilişkili kukla değişken, serbestlik derecelerini tüketir, kısa örneklemlerde gücü azaltır.
- Granger nedenselliğine (öngörüsel öncelik) dair kanıt sağlar ancak yapısal veya ekonomik nedenselliği tanımlamaz.
- Güç, d_max ve kırılma sayısı arttıkça, özellikle küçük T ile azalır.
- Gecikme sırası seçimine duyarlıdır; k + d_max'ı eksik veya fazla belirlemek boyutu şişirebilir veya gücü azaltabilir.
SSS
Bu, standart Toda-Yamamoto testinden nasıl farklıdır?
Temel MWALD prosedürü aynıdır. Yapısal kırılma uzantısı, kırılma tarihlerini tespit etmek için önceden bir adım ekler ve ardından güçlendirilmiş VAR'a rejim kayması kukla değişkenlerini dahil eder. Bu, kırılmanın hata terimine emilmesini önler, aksi takdirde test sahte veya gözden kaçan nedensellik bulgularına doğru sapar.
Bu testi çalıştırmadan önce entegrasyon derecesini bilmem gerekiyor mu?
Maksimum entegrasyon derecesi için muhafazakar bir üst sınır d_max'a ihtiyacınız var. Her değişkenin I(0), I(1) veya I(2) olup olmadığını belirlemek için yapısal kırılmalara izin veren birim kök testlerini (Zivot-Andrews veya Perron 1997 gibi) kullanın ve d_max'ı buna göre ayarlayın. Eşbütünleşme derecesini bilmenize gerek yoktur.
Yanlış kırılma tarihini belirlersem ne olur?
Kırılma tarihi tespit edildikten sonra bilinen kabul edilir, ancak tespitin kendi belirsizliği vardır. Yanlış bir kırılma tarihi kullanmak, gerçek rejim kaymasını yakalayamayan veya sahte olanlar yaratan yanlış belirtilmiş kuklalar ortaya çıkarır, bu da hem VAR tahminlerini hem de MWALD istatistiğini bozar. Tekrarlanabilirliği sağlamak için her zaman kırılma tespit prosedürünü ve anlamlılığını raporlayın.
Kırılma ile tanımlanan her alt dönemde nedenselliği ayrı ayrı test edebilir miyim?
Evet. Örneklemi kırılma tarihinde bölmek ve her alt dönemde ayrı Toda-Yamamoto testleri çalıştırmak tamamlayıcı bir stratejidir. Ancak, alt örneklemler kısa olabilir, gücü azaltabilir ve her rejimde güçlendirilmiş VAR'ı tahmin etmek için toplam gözlem sayısı yeterli olmalıdır. Alt örneklemler küçük olduğunda genellikle kuklalarla tam örneklem yaklaşımı tercih edilir.
Bu testi hangi yazılımlar çalıştırabilir?
EViews ve Stata en yaygın platformlardır; prosedür, VAR'a gecikmeler ve kuklalar eklenerek manuel olarak uygulanır. vars gibi R paketleri, kırılma tespiti için strucchange veya mbreak ile birleştirildiğinde prosedürü tekrarlayabilir. StatWise, kırılma tespiti, güçlendirilmiş VAR tahmini ve MWALD testi gibi tüm süreci tek bir iş akışında kolaylaştırır.
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 ↗
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/structural-break-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
- Yapısal Kırılma Granger NedenselliğiEkonometri↔ karşılaştır
- Yapısal Kırılma VAR ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Toda-Yamamoto Nedensellik TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR)Ekonometri↔ karşılaştır
- Zivot-Andrews Yapısal Kırılma TestiEkonometri↔ karşılaştır