Modelo Autorregresivo No Lineal (NAR)
El modelo NAR extiende el marco autorregresivo clásico al permitir que la correspondencia de los valores pasados al valor actual siga una función no lineal arbitraria o de cambio de régimen. Las principales familias incluyen el autorregresivo de umbral autoexcitante (SETAR), el autorregresivo de transición suave (STAR) y el autorregresivo de redes neuronales, cada uno capturando diferentes formas de asimetría, cambios de régimen o dinámicas no lineales suaves en series temporales univariadas.
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Fuentes
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/econometrics/nonlinear-ar-model
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