Toda-Yamamoto Granger Nedensellik Testi
Toda-Yamamoto Granger Causality Test · Ayrıca şöyle bilinir: TY Causality Test, Modified Wald Granger Causality, MWALD Test, Toda-Yamamoto Nedensellik Testi
Toda ve Yamamoto (1995) tarafından tanıtılan Toda-Yamamoto (TY) nedensellik testi, değişkenlerin keyfi mertebeden entegre veya eşbütünleşik olabileceği vektör otoregresif (VAR) modellerinde Granger-nedensellik-yokluğunu test etmek için sağlam bir prosedür sunar. VAR modelini maksimum entegrasyon mertebesine eşit ek gecikmelerle kasıtlı olarak aşırı uyumlayarak, yöntem eşbütünleşmeyi önceden test etme ihtiyacını ortadan kaldırır ve Wald istatistiğinin standart 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
Entegrasyon mertebeleri belirsiz veya karışık olan zaman serileri arasında Granger nedenselliğini değerlendirmek istediğinizde ve Engle-Granger veya Johansen çerçevelerinin bilinen ön-test yanlılıklarından kaçınmak istediğinizde Toda-Yamamoto testini kullanın. Özellikle serilerin I(0), I(1) veya I(2) olabileceği makroekonomik ve finansal paneller için uygundur. Temel varsayımlar, d_max'ın doğru şekilde belirtilmesi ve artırılmış gecikme yapısını destekleyecek yeterince büyük bir örnektir. Önemli bir sınırlama, özellikle küçük örneklemlerde, d_max arttıkça test gücünün azalabilmesidir. Eşbütünleşme kesin olarak kanıtlanmışsa, bir hata düzeltme tabanlı nedensellik testi tercih edilebilir. Alternatifler arasında Dolado-Lutkepohl prosedürü ve bootstrap tabanlı Granger nedensellik testleri yer alır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Eşbütünleşme için ön-test yapmaktan kaçınır, ilişkili spesifikasyon riskini ortadan kaldırır
- Entegrasyon mertebesinden (I(0), I(1) veya I(2)) ve eşbütünleşme durumundan bağımsız olarak uygulanabilir
- Simülasyon veya bootstrap olmadan standart asimptotik ki-kare çıkarımını korur
- d_max ek gecikmeler ekleyerek herhangi bir standart VAR yazılımında uygulaması basittir
- Aşırı uyumlanmış gecikme yapısı nedeniyle d_max örnek boyutuna göre büyük olduğunda güç azalır
- d_max'ı doğru ayarlamak için güvenilir birim kök ön-testi gerektirir; yanlış spesifikasyon prosedürü geçersiz kılar
- Sadece istatistiksel varlığını değil, nedensel etkilerin yönünü veya gücünü belirlemez
- Asimptotik sonuçlar çok küçük örneklemlerde iyi geçerli olmayabilir, bu durumda bootstrap kritik değerleri tavsiye edilir
SSS
Toda-Yamamoto testi serilerin eşbütünleşik olmasını gerektirir mi?
Hayır. TY prosedürünün temel avantajlarından biri, serilerin eşbütünleşik olup olmadıklarına bakılmaksızın geçerli olmasıdır. Alternatif nedensellik çerçevelerinde yaygın olan önemli bir spesifikasyon hatası kaynağını ortadan kaldıran eşbütünleşme için önceden test yapmanıza gerek yoktur.
Entegrasyon mertebesi belirsiz olduğunda d_max'ı nasıl seçeceğim?
Bir dizi birim kök testi (ADF, PP, KPSS) kullanın ve en olası entegrasyon mertebesini seçin. Testler çelişirse, pratikte çoğu makroekonomik değişken için d_max = 1 ayarlamak yaygındır. d_max'ı muhafazakar bir şekilde yüksek ayarlamak gücü azaltır, bu nedenle örneklem küçük olduğunda aşırı artırmadan kaçınılmalıdır.
Toda-Yamamoto testini ikiden fazla değişkene uygulayabilir miyim?
Evet. Prosedür, herhangi bir sayıda değişkene sahip çok değişkenli VAR sistemlerine doğal olarak genişler. Her potansiyel nedensellik ilişkisi, ilk p* gecikmelerindeki ilgili katsayı bloğuna MWALD kısıtlamaları uygulayarak test edilir ve ki-kare serbestlik derecesi p*'ye eşittir.
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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/toda-yamamoto-causality
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Dolado-Lütkepohl Granger Nedensellik TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Granger Nedensellik TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR) ModeliEkonometri↔ karşılaştır