Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto
Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto (TY) là một quy trình Wald sửa đổi để kiểm định nhân quả Granger trong mô hình tự hồi quy vector (VAR) ước lượng ở dạng mức, ngay cả khi các biến không dừng hoặc đồng liên kết. Bằng cách cố tình làm cho mô hình VAR bị ước lượng quá mức với các trễ bổ sung bằng với bậc tích hợp tối đa, nó khôi phục phân phối tiệm cận chi-bình phương chuẩn của thống kê Wald mà không yêu cầu kiểm định trước gốc đơn vị hoặc đồng liên kết.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
- Dolado, J. J., & Lütkepohl, H. (1996). Making Wald tests work for cointegrated VAR systems. Econometric Reviews, 15(4), 369-386. DOI: 10.1080/07474939608800362 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Toda-Yamamoto Modified Wald Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/toda-yamamoto-causality-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.
- Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Kinh tế lượng↔ compare
- Kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF)Kinh tế lượng↔ compare
- Kiểm định nhân quả GrangerKinh tế lượng↔ compare
- Mô hình Tự hồi quy Vector (VAR)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình Hiệu chỉnh Sai số Vector (VECM)Kinh tế lượng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →