Regression modelNonlinear cointegration

نموذج الانحدار الذاتي الموزع غير الخطي عبر المقاطع (CS-NARDL)

يمتد نموذج الانحدار الذاتي الموزع غير الخطي عبر المقاطع (CS-NARDL) من نموذج الانحدار الذاتي الموزع غير الخطي (NARDL) إلى بيانات الألواح، حيث يلتقط العلاقات غير المتماثلة طويلة الأجل وقصيرة الأجل حيث يكون للتغيرات الإيجابية والسلبية في المتغيرات التفسيرية تأثيرات تفاضلية. تم تقديمه بواسطة Shin وآخرون (2014) وتم تكييفه مع الألواح، وهو يسمح بدراسة كيفية استجابة وحدات المقاطع العرضية بشكل مختلف للصدمات الإيجابية مقابل السلبية مع الحفاظ على علاقات التكامل المشترك. هذا النهج ضروري لفهم التناظرات الاقتصادية في أسواق السلع، والانتقال النقدي، وأسواق العمل.

طبِّق باستخدام EconMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

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

المصادر

  1. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a system of nonlinear autoregressive distributed lag equations. Econometric Reviews, 33(1), 56-87. link
  2. Wold, E. N., Serrano, G., & Gunnvaldsson, A. (2023). Panel nonlinear ARDL and asymmetric effects. Journal of Econometric Methods, 12(1), 20220039. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/cs-nardl

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

يُستشهد بها في

ScholarGateCS-NARDL (Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/econometrics/cs-nardl · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026