ScholarGate
Asisten
Regression modelEconometrics / time series

Uji Batas ARDL Nonlinear (NARDL)

Uji batas ARDL nonlinear, yang dikembangkan oleh Shin, Yu, dan Greenwood-Nimmo (2014), memperluas kerangka ARDL linear untuk mendeteksi hubungan jangka panjang asimetris dalam data deret waktu. Dengan menguraikan variabel penjelas menjadi jumlah parsial positif dan negatif, NARDL secara bersamaan menguji kointegrasi dan mengestimasi efek jangka panjang terpisah untuk kenaikan dan penurunan — tanpa mengharuskan semua variabel terintegrasi pada orde yang sama.

Terapkan dengan EconMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

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

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

Dirujuk oleh

ScholarGateNonlinear ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026