Regression modelEconometrics / time series

מודל רגרסיה אוטורגרסיבי מולג עם השהיות מפוזרות לא ליניארי (NARDL)

מודל ה-NARDL מרחיב את מסגרת בדיקת הגבולות של ARDL ליניארי כדי לאפשר קשרים אסימטריים בטווח הארוך והקצר. על ידי פירוק משתנה מסביר לסכומיו החלקיים החיוביים והשליליים, הוא בודק האם לעליות ולירידות במשתנה מנבא יש השפעות שונות על המשתנה התלוי – תכונה ששיטות קואינטגרציה ליניאריות אינן יכולות ללכוד.

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. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In R. C. Sickles & W. C. Horrace (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt: Econometric Methods and Applications (pp. 281-314). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9
  2. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. DOI: 10.1002/jae.616

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/nonlinear-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
ScholarGateNonlinear NARDL (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/nonlinear-nardl · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026