Regression modelEconometrics / time series

Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto với điểm đứt gãy cấu trúc

Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto với điểm đứt gãy cấu trúc mở rộng quy trình Wald sửa đổi (MWALD) tiêu chuẩn để xử lý một hoặc nhiều điểm đứt gãy cấu trúc trong chuỗi thời gian. Bằng cách xác định trước các ngày đứt gãy và sau đó bao gồm các biến giả trong VAR tăng cường, kiểm định duy trì phân phối chi-squared tiệm cận hợp lệ bất kể bậc tích hợp hoặc đồng tích hợp của các biến, ngay cả khi có sự thay đổi chế độ.

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. Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), 251-270. DOI: 10.1080/07350015.1992.10509904

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/structural-break-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
ScholarGateStructural Break Toda-Yamamoto Causality (Toda-Yamamoto Causality Test with Structural Breaks). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/econometrics/structural-break-toda-yamamoto-causality · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026