Regression modelEconometrics / time series

Нелинеен авторегресивен (NAR) модел

Нелинейният AR модел разширява класическата авторегресивна рамка, като позволява на трансформацията от минали стойности към текущата стойност да следва произволна или превключваща режими нелинейна функция. Основните семейства включват самовъзбуждащ се прагов AR (SETAR), AR с плавен преход (STAR) и невронни мрежи AR, като всяко от тях улавя различни форми на асиметрия, превключване на режими или плавни нелинейни динамики в унивариантни времеви редове.

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. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522201
  2. Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476462

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-ar-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

ScholarGateNonlinear AR Model (Nonlinear Autoregressive Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-ar-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026