ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Test granica nelinearnog ARDL-a (NARDL)

Test granica nelinearnog ARDL-a, koji su razvili Shin, Yu i Greenwood-Nimmo (2014.), proširuje linearni ARDL-ov okvir za otkrivanje asimetričnih dugoročnih odnosa u vremenskim nizovima. Dekompozicijom regresora na pozitivne i negativne parcijalne sume, NARDL istovremeno testira ko-integraciju i procjenjuje odvojene dugoročne učinke za povećanja i smanjenja — bez zahtjeva da sve varijable budu integrirane istog reda.

Primijenite uz EconMindUskoroApply, compare, get guidance
Tools & resources
Preuzmi prezentaciju
Learn & explore
VideoUskoro

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Karta metoda

Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.

Izvori

  1. 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
  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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test

Koja metoda?

Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.

Usporedi jedno uz drugo

Citirana u

ScholarGateNonlinear ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Preuzeto 2026-06-17 s https://scholargate.app/hr/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026