Modèle autorégressif non linéaire (NAR)
Le modèle AR non linéaire étend le cadre autorégressif classique en permettant à la fonction reliant les valeurs passées à la valeur actuelle de suivre une fonction non linéaire arbitraire ou à commutation de régime. Les familles principales incluent l'AR autorégressif auto-excitateur à seuil (SETAR), l'AR à transition douce (STAR) et l'AR à réseau neuronal, chacune capturant différentes formes d'asymétrie, de changements de régime ou de dynamiques non linéaires douces dans des séries temporelles univariées.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/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.
- Modèle ARIMA (Modèle Autorégressif Intégré à Moyenne Mobile)Économétrie↔ compare
- Modèle ARMA (Autoregressive Moving Average)Économétrie↔ compare
- Modèle autorégressif (AR)Économétrie↔ compare
- Modèle ARDL non linéaire (NARDL)Économétrie↔ compare
- Modèle Vectoriel à Correction d'Erreur Non Linéaire (Nonlinear VECM)Économétrie↔ compare
- Modèle AR à rupture structurelleÉconométrie↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →