Mūsdienu pārejas autoregresijas (STAR) modelis
Mūsdienu pārejas autoregresijas (STAR) modelis ir nelineārs laika sēriju modelis, kas izstrādāts Teräsvirta 1994. gada ietvaros un ļauj dinamikai vienmērīgi, nevis pēkšņi, pāriet starp diviem režīmiem. Loģistiskā variantā (LSTAR) tiek attēloti asimetriski biznesa cikli, bet eksponenciālā variantā (ESTAR) tiek attēloti pirktspējas paritātes noviržu gadījumi.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Teräsvirta, 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 ↗
- van Dijk, D., Teräsvirta, T. & Franses, P.H. (2002). Smooth Transition Autoregressive Models — A Survey of Recent Developments. Econometric Reviews, 21(1), 1–47. DOI: 10.1081/ETC-120008723 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Smooth Transition Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/star-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.
- ARFIMA: Daļēji integrēts ARMA modelisEkonometrija↔ compare
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ compare
- Panelu vektorautoregresijas (Panel VAR) modelisEkonometrija↔ compare
- Kvantīļu regresijaEkonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →