NARDL Bayesian: ARDL Nonlinear dengan Estimasi Bayesian
NARDL Bayesian menggabungkan kerangka kerja Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) dari Shin, Yu, dan Greenwood-Nimmo (2014) dengan inferensi posterior Bayesian. Model ini mengestimasi kointegrasi asimetris jangka panjang — memungkinkan guncangan positif dan negatif pada prediktor memiliki efek ekuilibrium yang berbeda — sambil menggabungkan pengetahuan sebelumnya dan menghasilkan distribusi posterior lengkap untuk semua parameter, termasuk celah asimetri.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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: Econometric Methods and Applications (pp. 281–314). Springer. link ↗
- Koop, G. (2003). Bayesian Econometrics. Wiley. ISBN: 978-0470845677
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/bayesian-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.
- Estimator GMM Arellano-BondEkonometrika↔ compare
- Uji Batas ARDL BayesianEkonometrika↔ compare
- Model Koreksi Kesalahan Vektor Bayesian (Bayesian VECM)Ekonometrika↔ compare
- Model ARDL Nonlinier (NARDL)Ekonometrika↔ compare
- Model Autoregresif Terdistribusi Lag Nonlinier Panel (Panel NARDL)Ekonometrika↔ compare
- Model Koreksi Galat Vektor (VECM)Ekonometrika↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →