Запис на доказателства за метод

Bayesian NARDL

Bayesian NARDL combines the Nonlinear Autoregressive Distributed Lag framework of Shin, Yu, and Greenwood-Nimmo (2014) with Bayesian posterior inference. It models asymmetric long-run cointegration — allowing positive and negative shocks to a regressor to have different equilibrium effects — while incorporating prior knowledge and producing full posterior distributions over all parameters, including the asymmetry gap.

Sources recorded, not reviewed

Изходен запис

Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.

Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model

Таксономичен запис на метод · regression-model / econometrics

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: Econometric Methods and Applications (pp. 281–314). Springer. · URL
Koop, G. (2003). Bayesian Econometrics. Wiley. · ISBN 978-0470845677

Отвори пълен метод

Подбрани твърдения

Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.

Все още няма подбрани твърдения

Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.

Свързани методи

Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.

Taxonomic bucketArellano-Bond GMM estimatormachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketBayesian ARDL Bounds Testmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketBayesian VECMmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketNonlinear ARDLmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketPanel NARDLmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketVector Error Correction Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.