Regression modelEconometrics / time series

Тест на нелінійну причинність Тоди-Ямамото

Тест на нелінійну причинність Тоди-Ямамото розширює класичну модифіковану процедуру Вальда Тоди-Ямамото (1995) для виявлення причинних зв'язків, які приховані в середніх значеннях рядів, але проявляються через нелінійну динаміку, таку як асиметрії, порогові ефекти або передача волатильності. Він припасовує розширену модель векторної авторегресії (VAR) до рядів, перетворених рангами або іншим нелінійним чином, і застосовує тест Вальда з розподілом хі-квадрат до коефіцієнтів додаткових лагів.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Джерела

  1. 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
  2. Sims, C. A., Stock, J. H., & Watson, M. W. (1990). Inference in linear time series models with some unit roots. Econometrica, 58(1), 113-144. DOI: 10.2307/2938337

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear Toda-Yamamoto Causality (Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026