Regression modelEconometrics / time series

Nelineārais ARDL (NARDL) robežu tests

Nelineārais ARDL robežu tests, ko izstrādāja Shin, Yu un Greenwood-Nimmo (2014), paplašina lineāro ARDL ietvaru, lai noteiktu asimetriskas ilgtermiņa sakarības laika rindās. Sadalot regresoru pozitīvās un negatīvās daļējās summās, NARDL vienlaikus testē kointegrāciju un novērtē atsevišķus ilgtermiņa efektus pieaugumiem un samazinājumiem — neprasot, lai visi mainīgie būtu integrēti vienā kārtā.

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 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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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

Uz to atsaucas

ScholarGateNonlinear ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026