ScholarGate
المساعد
Regression modelEconometrics / time series

اختبار حدود نموذج الانحدار الذاتي غير الخطي (NARDL)

يمتد اختبار حدود نموذج الانحدار الذاتي غير الخطي (NARDL)، الذي طوره شين ويي وجرينوود-نيمو (2014)، إطار عمل نموذج الانحدار الذاتي الخطي للكشف عن العلاقات غير المتماثلة طويلة الأجل في السلاسل الزمنية. من خلال تحليل المتغير المستقل إلى مجاميع جزئية موجبة وسالبة، يختبر نموذج NARDL التوافق المشترك ويقدر التأثيرات المنفصلة طويلة الأجل للزيادات والانخفاضات في وقت واحد - دون الحاجة إلى أن تكون جميع المتغيرات متكاملة من نفس الرتبة.

طبِّق باستخدام EconMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In W. C. Horrace & R. C. Sickles (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt (pp. 281-314). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9
  2. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. DOI: 10.1002/jae.616

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateNonlinear ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026