Nonlinear AR Model
The Nonlinear AR model extends the classical autoregressive framework by allowing the mapping from past values to the current value to follow an arbitrary or regime-switching nonlinear function. Major families include the Self-Exciting Threshold AR (SETAR), Smooth Transition AR (STAR), and neural network AR, each capturing different forms of asymmetry, regime shifts, or smooth nonlinear dynamics in univariate time series.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. · ISBN 9780198522201
- Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. · DOI 10.1080/01621459.1994.10476462
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.