Bayesian NARDL: Nichtlineare ARDL mit Bayes'scher Schätzung
Bayesian NARDL kombiniert den Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL)-Rahmen von Shin, Yu und Greenwood-Nimmo (2014) mit Bayes'scher Posterior-Inferenz. Es modelliert asymmetrische Langzeit-Kointegration – was zulässt, dass positive und negative Schocks eines Regressors unterschiedliche Gleichgewichtseffekte haben – während es Vorwissen einbezieht und vollständige Posterior-Verteilungen über alle Parameter, einschließlich der Asymmetrielücke, liefert.
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Quellen
- 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 ↗
- Koop, G. (2003). Bayesian Econometrics. Wiley. ISBN: 978-0470845677
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/bayesian-nardl
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