So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Kiểm định Nhân quả Granger Fourier× | Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 2016 | 1995 |
| Người khởi xướng≠ | Enders and Jones | Toda, H. Y. and Yamamoto, T. |
| Loại | Causality test | Causality test |
| Công trình gốc≠ | Enders, W., & Jones, P. (2016). Grain prices, oil prices, and multiple smooth breaks in a VAR. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 20(4), 399–419. DOI ↗ | Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | Fourier Granger causality test, Enders-Jones Granger causality, smooth structural break Granger test, spectral Granger causality | Toda-Yamamoto test, TY causality test, modified Wald test for Granger causality, TY-MWALD |
| Liên quan≠ | 6 | 5 |
| Tóm tắt≠ | The Fourier Granger causality test extends the classic Granger causality framework by embedding low-frequency Fourier terms in the VAR equation, allowing the causal relationship to shift gradually over time without requiring the researcher to pre-specify the number or location of structural breaks. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|