ScholarGate
সহকারী

পদ্ধতির তুলনা করুন

নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।

TAR / SETAR: রেজিমে-সুইচিং টাইম সিরিজের জন্য থ্রেশহোল্ড অটোরিগ্রেশন×মসৃণ রূপান্তর স্বয়ংক্রীয় রিগ্রেশন (STAR) মডেল×
ক্ষেত্রঅর্থমিতিঅর্থমিতি
পরিবারRegression modelRegression model
উদ্ভবের বছর19901994
প্রবর্তকHowell TongTeräsvirta (1994); van Dijk, Teräsvirta & Franses (2002)
ধরনNonlinear time-series model with regime switchingNonlinear time-series regime-switching model
মৌলিক উৎসTong, H. (1990). Non-linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0-19-852300-6Teräsvirta, T. (1994). Specification, Estimation, and Evaluation of Smooth Transition Autoregressive Models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208–218. DOI ↗
অপর নামThreshold Autoregression, Self-Exciting Threshold Autoregression, SETAR Model, Eşik Otoregresyonsmooth transition autoregressive model, LSTAR, ESTAR, logistic STAR
সম্পর্কিত24
সারসংক্ষেপTAR and SETAR are nonlinear autoregressive models introduced by Howell Tong (1990) that allow a time series to follow different linear dynamics in distinct regimes, separated by one or more threshold values. SETAR is the self-exciting variant, in which the threshold variable is a lagged value of the series itself, making it particularly suited to cycles, asymmetric adjustment, and limit-cycle behavior observed in economic and financial data.The Smooth Transition Autoregressive (STAR) model is a nonlinear time-series model, developed in Teräsvirta's 1994 framework, that lets the dynamics move smoothly rather than abruptly between two regimes. The logistic variant (LSTAR) captures asymmetric business cycles and the exponential variant (ESTAR) captures purchasing-power-parity deviations.
ScholarGateডেটাসেট
  1. v1
  2. 1 উৎস
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED

অনুসন্ধানে যান স্লাইড ডাউনলোড করুন

ScholarGateপদ্ধতির তুলনা করুন: TAR / SETAR · STAR Model. 2026-06-17 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/compare