Regression modelEconometrics / time series

Model Autoregressiu No Lineal (NAR)

El model AR no lineal estén el marc autoregressiu clàssic permetent que el mapa dels valors passats al valor actual segueixi una funció no lineal arbitrària o que canvia de règim. Les principals famílies inclouen l'AR de llindar autoexcitable (SETAR), l'AR de transició suau (STAR) i l'AR de xarxa neuronal, cadascuna capturant diferents formes d'asimetria, canvis de règim o dinàmiques no lineals suaus en sèries temporals univariants.

Aplica-ho amb EconMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  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

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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

Citat per

ScholarGateNonlinear AR Model (Nonlinear Autoregressive Model). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/nonlinear-ar-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026