ScholarGate
Асистент
Regression modelEconometrics / time series

Тест за граници на нелинейна ARDL (NARDL)

Тестът за граници на нелинейна ARDL, разработен от Shin, Yu и Greenwood-Nimmo (2014), разширява линейната рамка на ARDL за откриване на асиметрични дългосрочни връзки във времеви редове. Чрез разлагане на регресор върху положителни и отрицателни частични суми, NARDL едновременно тества за коинтеграция и оценява отделни дългосрочни ефекти за увеличения и намаления — без да изисква всички променливи да са интегрирани от един и същ ред.

Приложете с EconMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Изтегляне на слайдове
Learn & explore
ВидеоСкоро

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  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

Как да цитирате тази страница

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

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGateNonlinear ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Извлечено на 2026-06-17 от https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026