ScholarGate
Asszisztens
Regression modelEconometrics / time series

A NARDL (Nonlinear ARDL) határok tesztje

A NARDL (Nonlinear ARDL) határok tesztjét Shin, Yu és Greenwood-Nimmo (2014) fejlesztette ki, amely kiterjeszti a lineáris ARDL keretet az idősorok aszimmetrikus hosszú távú kapcsolatainak kimutatására. A magyarázó változó pozitív és negatív részleges összegekre történő felbontásával a NARDL egyidejűleg teszteli a kointegrációt és becsüli meg a növekedésekre és csökkenésekre vonatkozó külön hosszú távú hatásokat – anélkül, hogy minden változó azonos rendű integrációját igényelné.

Alkalmazás ezzel: EconMindHamarosanApply, compare, get guidance
Tools & resources
Diák letöltése
Learn & explore
VideóHamarosan

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateNonlinear ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026