ARDL Quantilico
QARDL (Autoregressive Distributed Lag Quantilico) combina la regressione quantilica con la modellistica ARDL per stimare relazioni condizionali in diversi punti della distribuzione, rivelando effetti eterogenei di breve e lungo periodo. Introdotto da Koenker e Xiao (2006) e perfezionato da Cho et al. (2015), cattura come l'effetto delle variabili esplicative sugli esiti vari attraverso i quantili, essenziale per comprendere il comportamento delle code e gli impatti distribuzionali piuttosto che solo gli effetti medi.
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Fonti
- Koenker, R., & Xiao, Z. (2006). Quantile autoregression. Journal of the American Statistical Association, 101(475), 980-990. DOI: 10.1198/016214506000000672 ↗
- Cho, J. S., Kim, H., & Shin, Y. (2015). Quantile cointegration in the autoregressive distributed-lag modeling framework. Journal of Econometrics, 188(1), 281-300. DOI: 10.1016/j.jeconom.2015.05.003 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Quantile Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/it/econometrics/qardl
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