ScholarGate
Asistent
Regression modelNonlinear cointegration

CS-NARDL

Mnogi ekonomski odnosi su asimetrični: smanjenje plaća možda neće poništiti učinke rasta plaća, povećanje cijena više šteti potrošnji nego što smanjenje cijena pomaže, a pozitivni šokovi likvidnosti razlikuju se od negativnih šokova u svom utjecaju. NARDL razlaže eksplanatornu varijablu na pozitivne i negativne dijelove, procjenjujući odvojene dugoročne i kratkoročne multiplikatore za svaki. Primijenjen na panelne podatke (dimenzija prekograničnih jedinica), CS-NARDL koristi obje dimenzije za preciznije procjenjivanje ovih asimetričnih odnosa.

Primijenite uz EconMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  1. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a system of nonlinear autoregressive distributed lag equations. Econometric Reviews, 33(1), 56-87. link
  2. Wold, E. N., Serrano, G., & Gunnvaldsson, A. (2023). Panel nonlinear ARDL and asymmetric effects. Journal of Econometric Methods, 12(1), 20220039. link

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/econometrics/cs-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

Citirana u

ScholarGateCS-NARDL (Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/cs-nardl · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026