Regression model

अरैखिक ऑटोरेग्रेसिव डिस्ट्रीब्यूटेड लैग (NARDL) मॉडल

NARDL मॉडल, जिसे शिन, यू और ग्रीनवुड-निममो ने 2014 में प्रस्तुत किया था, ARDL फ्रेमवर्क का विस्तार करता है ताकि असममित दीर्घकालिक और अल्पकालिक संबंधों को कैप्चर किया जा सके, यह परीक्षण करते हुए कि क्या एक प्रतिगामी में सकारात्मक और नकारात्मक परिवर्तन आश्रित चर को अलग-अलग तरीके से प्रभावित करते हैं।

EconMind के साथ लागू करेंजल्द हीवीडियोजल्द हीDownload slides

पूरी विधि पढ़ें

केवल सदस्यों के लिए

यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।

साइन इन करें

Method map

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

स्रोत

  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

इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें

ScholarGate. (2026, June 1). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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

इनमें संदर्भित

ScholarGateNARDL Model (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/econometrics/nardl-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026