ARDL Cuantílico
QARDL (Autoregresión Cuantílica de Retardos Distribuidos) combina la regresión cuantílica con la modelización ARDL para estimar relaciones condicionales en diferentes puntos de la distribución, revelando efectos heterogéneos a corto y largo plazo. Introducido por Koenker y Xiao (2006) y refinado por Cho et al. (2015), captura cómo el efecto de las variables explicativas sobre los resultados varía entre cuantiles, lo cual es esencial para comprender el comportamiento de las colas y los impactos distributivos, en lugar de solo los efectos medios.
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Fuentes
- Koenker, R., & Xiao, Z. (2006). Quantile autoregression. Journal of the American Statistical Association, 101(475), 980-990. DOI: 10.1198/016214506000000672 ↗
- Cho, J. S., Kim, H., & Shin, Y. (2015). Quantile cointegration in the autoregressive distributed-lag modeling framework. Journal of Econometrics, 188(1), 281-300. DOI: 10.1016/j.jeconom.2015.05.003 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Quantile Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/es/econometrics/qardl
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