Regression modelEconometrics / time series

מודל אוטורגרסיבי לא-לינארי (NAR)

מודל ה-AR הלא-לינארי מרחיב את המסגרת האוטורגרסיבית הקלאסית בכך שהוא מאפשר להתאמה (mapping) מהערכים הקודמים לערך הנוכחי לעקוב אחר פונקציה לא-לינארית שרירותית או פונקציה המשתנה בין משטרים (regime-switching). משפחות עיקריות כוללות את ה-AR הסף-מעורר-עצמי (SETAR), ה-AR מעבר חלק (STAR), ו-AR רשת עצבית, כאשר כל אחת מהן לוכדת צורות שונות של אסימטריה, שינויי משטר, או דינמיקה לא-לינארית חלקה בסדרות עתיות אוניווריאטיות.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522201
  2. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateNonlinear AR Model (Nonlinear Autoregressive Model). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/nonlinear-ar-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026