Regression modelNonlinear cointegration

Poikkileikkaus-NARDL

CS-NARDL laajentaa epälineaarisen autoregressiivisen hajautetun viiveen (NARDL) mallin paneelidataan, tavoittaen epäsymmetriset pitkän ja lyhyen aikavälin suhteet, joissa selittävien muuttujien positiivisilla ja negatiivisilla muutoksilla on erilaisia vaikutuksia. Shin et al. (2014) esittämän ja paneeleihin sovitettuna se mahdollistaa sen tutkimisen, miten poikkileikkausyksiköt reagoivat eri tavoin positiivisiin verrattuna negatiivisiin sokkeihin säilyttäen samalla yhteisintegroituvat suhteet. Tämä lähestymistapa on välttämätön taloudellisten epäsymmetrioiden ymmärtämiseksi hyödykemarkkinoilla, rahapolitiikan välittymisessä ja työmarkkinoilla.

Sovella työkalulla EconMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a system of nonlinear autoregressive distributed lag equations. Econometric Reviews, 33(1), 56-87. link
  2. Wold, E. N., Serrano, G., & Gunnvaldsson, A. (2023). Panel nonlinear ARDL and asymmetric effects. Journal of Econometric Methods, 12(1), 20220039. link

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/econometrics/cs-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.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateCS-NARDL (Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/econometrics/cs-nardl · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026