Regression modelEconometrics / time series
ロバスト非線形自己回帰分布ラグ (Robust NARDL) モデル
Robust NARDLは、Shin, Yu, and Greenwood-Nimmo (2014)による非対称共和分フレームワークと、外れ値に頑健な推定法を組み合わせたモデルである。これは、回帰変数を正の部分和と負の部分和に分解し、バウンズ検定を介して非対称な長期的関係を検定し、OLS基準をM推定またはMM推定に置き換えることで、マクロ経済および金融時系列データによく見られるレバレッジ点や加法的異常値に対する耐性を持たせる。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
- Autoregressive distributed lag. Wikipedia. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/robust-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.
Compare side by side →