Regression modelEconometrics / time series

Kiểm định Nhân quả Toda-Yamamoto Phi tuyến

Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto phi tuyến mở rộng quy trình Wald sửa đổi kinh điển của Toda-Yamamoto (1995) để phát hiện các liên kết nhân quả bị ẩn trong giá trị trung bình của chuỗi nhưng biểu hiện thông qua động lực phi tuyến như tính bất đối xứng, hiệu ứng ngưỡng hoặc truyền tải biến động. Nó phù hợp với một mô hình VAR mở rộng trên các chuỗi được biến đổi thứ hạng hoặc ánh xạ phi tuyến khác và áp dụng kiểm định Wald chi-bình phương trên các hệ số trễ bổ sung.

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.

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/econometrics/nonlinear-toda-yamamoto-causality · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026