ScholarGate
Asistents
Regression modelEconometrics / time series

Modelis Nardl (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model)

Modelis Nardl (Nonlinear ARDL) paplašina lineāro ARDL robežu testēšanas sistēmu, lai ļautu veikt asimetriskas ilgtermiņa un īstermiņa attiecības. Sadalot skaidrojošo mainīgo tā pozitīvajās un negatīvajās daļējās summās, tas pārbauda, vai pieaugošai un samazinošai regresora vērtībai ir atšķirīga ietekme uz atkarīgo mainīgo — īpašība, ko lineārās kointegrācijas metodes nevar aptvert.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In R. C. Sickles & W. C. Horrace (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt: Econometric Methods and Applications (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 Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/nonlinear-nardl

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

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