Regression modelVolatility test

Kiểm định nhân quả trong phương sai

Kiểm định nhân quả trong phương sai phát hiện xem các cú sốc đối với một biến có gây ra sự thay đổi trong phương sai có điều kiện (biến động) của một biến khác hay không, khác biệt với nhân quả ở mức trung bình. Được giới thiệu bởi Cheung và Ng (1996), nó xác định sự lan tỏa biến động và hiệu ứng lây lan—điều cần thiết cho việc quản lý rủi ro và hiểu sự phụ thuộc lẫn nhau của thị trường tài chính. Phương pháp này đã trở thành tiêu chuẩn trong nghiên cứu sự truyền tải cú sốc qua các loại tài sản và khu vực địa lý.

Áp dụng với EconMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Kiểm định nhân quả trong phương sai
Component GARCHDCC-MIDASGARCH-MIDAS

Nguồn tài liệu

  1. Cheung, Y. W., & Ng, L. K. (1996). A causality-in-variance test and its application to financial market prices. Journal of Econometrics, 72(1-2), 33-61. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01714-X
  2. Hafner, C. M., & Herwartz, H. (2006). Testing for causality in variance using multivariate GARCH models. Journal of Econometrics, 135(1-2), 129-153. link

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Test for Causality in Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/causality-in-variance-test

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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateCausality in Variance Test (Test for Causality in Variance). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/econometrics/causality-in-variance-test · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026