Home | KTL nâng cao | Kiểm tra mối quan hệ nhân quả trên EViews
Thực hành phân tích nhân quả theo quy tắc Toda-Yamamota trên EViews
Thực hành phân tích nhân quả theo quy tắc Toda-Yamamota trên EViews

Kiểm tra mối quan hệ nhân quả trên EViews

Kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa các biến có thể được thực hiện thông qua kết quả ước lượng mô hình VAR khi các biến chuỗi dừng ở bậc gốc (level). Tuy nhiên, trong rất nhiều trường hợp mô hình VAR tồn tại một số các biến chuỗi không dừng ở bậc này. Các chuỗi dữ liệu không dừng sẽ không tuân theo phân phối chuẩn, do đó, các kiểm định dựa trên phân phối chuẩn chuẩn hóa này, chẳng hạn kiểm định Wald sẽ không còn phù hợp. Câu hỏi đặt ra là làm thế nào để kiểm tra mối quan hệ nhân quả của các biến chuỗi trong trường hợp chúng không dừng?

Bài viết này sẽ trình bày các nội dung liên quan đến kiểm tra mối quan hệ nhân quả, cũng như chỉ ra một số sai lầm cần tránh khi kiểm tra mối quan hệ nhân quả này, đồng thời minh họa cách thực hiện cách kiểm tra mối quan hệ nhân quả qua một ví dụ thực hành trên EViews. Nội dung cụ thể bao gồm các phần:

  • Ý nghĩa của mối quan hệ nhân quả
  • Các bước áp dụng quy tắc Toda – Yamamoto (T-Y)
  • Minh họa kiểm tra mối quan hệ nhân quả trên EViews
  • Một số điều cần tránh khi kiểm tra mối quan hệ nhân quả

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản, mời bạn đăng ký gói Premium tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!