Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (Robust NARDL) मॉडल
Robust NARDL, Shin, Yu, और Greenwood-Nimmo (2014) के असममित सह-एककीकरण (asymmetric cointegration) ढांचे को आउटलायर-प्रतिरोधी अनुमान (outlier-resistant estimation) के साथ जोड़ता है। यह एक रिग्रेसर (regressor) को सकारात्मक और नकारात्मक आंशिक योगों (partial sums) में विघटित करता है, सीमाओं के परीक्षण (bounds test) के माध्यम से असममित दीर्घकालिक संबंधों (asymmetric long-run relationships) का परीक्षण करता है, और मैक्रोइकॉनॉमिक और वित्तीय समय श्रृंखलाओं में सामान्य उत्तोलन बिंदुओं (leverage points) और योगात्मक आउटलायर्स (additive outliers) से बचाव के लिए OLS मानदंड को M- या MM-अनुमानक (estimator) से बदल देता है।
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स्रोत
- Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In W. C. Horrace & R. C. Sickles (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt (pp. 281–314). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9 ↗
- Autoregressive distributed lag. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-nardl
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