Nelineární autoregresní (NAR) model
Nelineární AR model rozšiřuje klasický autoregresní rámec tím, že umožňuje, aby mapování z minulých hodnot na aktuální hodnotu sledovalo libovolnou nebo režimově se měnící nelineární funkci. Hlavní rodiny zahrnují autoregresní model se samobudicím prahem (SETAR), autoregresní model s hladkým přechodem (STAR) a neuronovou síť AR, přičemž každý z nich zachycuje různé formy asymetrie, režimových změn nebo hladké nelineární dynamiky v univariátních časových řadách.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522201
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrie↔ compare
- Model ARMA (Autoregressive Moving Average)Ekonometrie↔ compare
- Autoregresní model (AR)Ekonometrie↔ compare
- Nelineární ARDL (NARDL) modelEkonometrie↔ compare
- Nelineární model vektorové korekce chyb (Nonlinear VECM)Ekonometrie↔ compare
- Model AR se strukturálními změnamiEkonometrie↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →