Regression model

Modèle autorégressif à retards échelonnés non linéaire (NARDL)

Le modèle NARDL, introduit par Shin, Yu et Greenwood-Nimmo en 2014, étend le cadre ARDL pour saisir les relations asymétriques à long terme et à court terme, en testant si les changements positifs et négatifs d'un régresseur affectent différemment la variable dépendante.

Appliquer avec EconMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

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

Sources

  1. Shin, Y., Yu, B. & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling Asymmetric Cointegration and Dynamic Multipliers in a Nonlinear ARDL Framework. In: Sickles, R. & Horrace, W. (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 1). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/nardl-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.

Compare side by side

Référencée par

ScholarGateNARDL Model (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/econometrics/nardl-model · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026