QARDL
QARDL (Quantile Autoregressive Distributed Lag) combines quantile regression with ARDL modeling to estimate conditional relationships at different points of the distribution, revealing heterogeneous short-run and long-run effects. Introduced by Koenker and Xiao (2006) and refined by Cho et al. (2015), it captures how the effect of explanatory variables on outcomes varies across quantiles, essential for understanding tail behavior and distributional impacts rather than just mean effects.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
- 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
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.