Modelo de Autorregresión Distribuida No Lineal Robusta (Robust NARDL)
Robust NARDL combina el marco de cointegración asimétrica de Shin, Yu y Greenwood-Nimmo (2014) con la estimación resistente a valores atípicos. Descompone un regresor en sumas parciales positivas y negativas, prueba las relaciones asimétricas a largo plazo mediante una prueba de límites (bounds test) y reemplaza el criterio de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) con un estimador M o MM para protegerse contra puntos de apalancamiento y valores atípicos aditivos comunes en series temporales macroeconómicas y financieras.
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 (pp. 281–314). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9 ↗
- Autoregressive distributed lag. Wikipedia. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/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.
- Prueba de fronteras ARDL (Prueba de fronteras de Pesaran)Econometría↔ compare
- Regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)Econometría↔ compare
- Regresión CuantílicaEconometría↔ compare
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →