Regression model

Modelis ar nelineāru autoregresīvu sadalīto kavēšanos (NARDL)

NARDL modelis, ko 2014. gadā ieviesa Shin, Yu un Greenwood-Nimmo, paplašina ARDL sistēmu, lai tvertu asimetriskas ilgtermiņa un īstermiņa attiecības, pārbaudot, vai pozitīvas un negatīvas neatkarīgā mainīgā izmaiņas atšķirīgi ietekmē atkarīgo mainīgo.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  1. Shin, Y., Yu, B. & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling Asymmetric Cointegration and Dynamic Multipliers in a Nonlinear ARDL Framework. In: Sickles, R. & Horrace, W. (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 1). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/nardl-model

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

Uz to atsaucas

ScholarGateNARDL Model (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/nardl-model · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026