Regression modelEconometrics / time series

Bayesian NARDL: Nelineární ARDL s bayesovskou estmací

Bayesian NARDL kombinuje rámec nelineárního autoregresního distribuovaného zpoždění (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag – NARDL) od Shin, Yu a Greenwood-Nimmo (2014) s bayesovskou inferencí posteriorní distribuce. Modeluje asymetrickou dlouhodobou kointegraci – umožňující, aby pozitivní a negativní šoky na regresor měly odlišné rovnovážné efekty – a zároveň začleňuje apriorní znalosti a produkuje úplné posteriorní distribuce všech parametrů, včetně mezery asymetrie.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/bayesian-nardl

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
ScholarGateBayesian NARDL (Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/bayesian-nardl · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026