Nelinearni autoregresijski (NAR) model
Nelinearni AR model proširuje klasični autoregresijski okvir dopuštajući da preslikavanje iz prošlih vrijednosti u trenutnu vrijednost slijedi proizvoljnu ili režimski promjenjivu nelinearnu funkciju. Glavne obitelji uključuju samopobuđujući pragovni AR (SETAR), AR s glatkim prijelazom (STAR) i neuronsku mrežu AR, od kojih svaka obuhvaća različite oblike asimetrije, promjene režima ili glatke nelinearne dinamike u univarijatnim vremenskim serijama.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522201
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- ARIMA model (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrija↔ compare
- Model ARMA (Autoregresivni pokretni prosjek)Ekonometrija↔ compare
- Autoregresijski model (AR)Ekonometrija↔ compare
- Nelinearni ARDL (NARDL) modelEkonometrija↔ compare
- Nelinearni vektorski model korekcije pogreške (Nonlinear VECM)Ekonometrija↔ compare
- Model AR sa strukturnim lomomEkonometrija↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →