Bayesian NARDL: Autoregressive Distributed Lag No Lineal con Estimación Bayesiana
Bayesian NARDL combina el marco de Autoregressive Distributed Lag No Lineal (NARDL) de Shin, Yu y Greenwood-Nimmo (2014) con inferencia bayesiana posterior. Modela la cointegración asimétrica a largo plazo —permitiendo que los shocks positivos y negativos de un regressor tengan efectos de equilibrio diferentes— al tiempo que incorpora conocimiento previo y produce distribuciones posteriores completas sobre todos los parámetros, incluido el diferencial de asimetría.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/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.
- Estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados (GMM) de Arellano-BondEconometría↔ compare
- Prueba Bayesiana de Límites ARDLEconometría↔ compare
- Modelo de Corrección de Errores Vectorial Bayesiano (Bayesian VECM)Econometría↔ compare
- Modelo ARDL no lineal (NARDL)Econometría↔ compare
- Modelo de Arrastre Autorregresivo Distribuido No Lineal de Panel (Panel NARDL)Econometría↔ compare
- Modelo de Corrección de Errores Vectorial (VECM)Econometría↔ compare
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →