Regression modelRegime models

TAR / SETAR: রেজিমে-সুইচিং টাইম সিরিজের জন্য থ্রেশহোল্ড অটোরিগ্রেশন

TAR এবং SETAR হলো হাওয়েল টং (Howell Tong) (১৯৯০) কর্তৃক প্রবর্তিত নন-লিনিয়ার অটোরিগ্রেসিভ মডেল যা একটি টাইম সিরিজকে এক বা একাধিক থ্রেশহোল্ড মানের দ্বারা পৃথক করা স্বতন্ত্র রেজিমে বিভিন্ন লিনিয়ার ডাইনামিক্স অনুসরণ করতে দেয়। SETAR হলো এর সেলফ-একসাইটিং ভ্যারিয়েন্ট, যেখানে থ্রেশহোল্ড ভ্যারিয়েবলটি হলো সিরিজের নিজস্ব একটি ল্যাগড মান, যা এটিকে বিশেষত চক্র, অপ্রতিসম অ্যাডজাস্টমেন্ট এবং অর্থনৈতিক ও আর্থিক ডেটাতে পরিলক্ষিত লিমিট-সাইকেল আচরণের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

EconMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

TAR / SETAR: রেজিমে-সুইচিং টাইম সিরিজের জন্য থ্রেশহোল্ড অটোরিগ্রেশন
মসৃণ রূপান্তর স্বয়ংক্রীয়…থ্রেশহোল্ড রিগ্রেশন

উৎস

  1. Tong, H. (1990). Non-linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0-19-852300-6

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). Threshold / Self-Exciting Threshold Autoregression (TAR/SETAR). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/econometrics/tar-setar

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
ScholarGateTAR / SETAR (Threshold / Self-Exciting Threshold Autoregression (TAR/SETAR)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/econometrics/tar-setar · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026