ScholarGate
Асистент
Regression model

Нелинеен авторегресивен модел с разпределени лагове (NARDL)

Моделът NARDL, въведен от Shin, Yu и Greenwood-Nimmo през 2014 г., разширява рамката на ARDL, за да улови асиметрични дългосрочни и краткосрочни връзки, като тества дали положителните и отрицателните промени в регресора влияят различно на зависимата променлива.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

Източници

  1. Shin, Y., Yu, B. & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling Asymmetric Cointegration and Dynamic Multipliers in a Nonlinear ARDL Framework. In: Sickles, R. & Horrace, W. (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/nardl-model

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

Цитиран в

ScholarGateNARDL Model (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/nardl-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026