Robustes Modell für nichtlineare autoregressive verteilte Verzögerungen (Robust NARDL)
Robust NARDL kombiniert den asymmetrischen Kointegrationsrahmen von Shin, Yu und Greenwood-Nimmo (2014) mit Ausreißer-resistenter Schätzung. Es zerlegt einen Regressor in positive und negative partielle Summen, testet auf asymmetrische langfristige Beziehungen mittels eines Grenzwerttests und ersetzt das OLS-Kriterium durch einen M- oder MM-Schätzer, um vor Hebelpunkten und additiven Ausreißern zu schützen, die in makroökonomischen und Finanzzeitreihen häufig vorkommen.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
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 (pp. 281–314). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9 ↗
- Autoregressive distributed lag. Wikipedia. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/robust-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.
- ARDL-Grenzentest (Pesaran-Grenzentest)Ökonometrie↔ compare
- Methode der kleinsten Quadrate (OLS)Ökonometrie↔ compare
- Quantile RegressionÖkonometrie↔ compare
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →