Epälineaarinen autoregressiivinen (NAR) malli
Epälineaarinen AR-malli laajentaa klassista autoregressiivistä kehystä sallimalla menneiden arvojen ja nykyisen arvon välisen kuvauksen seuraavan mielivaltaista tai järjestelmää vaihtavaa epälineaarista funktiota. Tärkeimpiä perheitä ovat Self-Exciting Threshold AR (SETAR), Smooth Transition AR (STAR) ja neuroverkko-AR, joista kukin kuvaa erilaisia epäsymmetrian, järjestelmämuutosten tai tasaisten epälineaaristen dynamiikkojen muotoja yksimuuttujaisissa aikasarjoissa.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/econometrics/nonlinear-ar-model
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.
- ARIMA-malli (Autoregressiivinen integroitu liukuva keskiarvo)Ekonometria↔ compare
- ARMA-malli (Autoregressiivinen liikkuva keskiarvo)Ekonometria↔ compare
- Autoregressiivinen malli (AR)Ekonometria↔ compare
- Epälineaarinen ARDL (NARDL) -malliEkonometria↔ compare
- Epälineaarinen vektorivirheenkorjausmalli (Nonlinear VECM)Ekonometria↔ compare
- Rakenteellisen muutoksen AR-malliEkonometria↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →