Kopneses un gludās pārejas VAR (TVAR / STVAR)
Kopneses VAR un gludās pārejas VAR ir nelineāri daudzvariāblu laika sēriju modeļi, kuros vektorautoregresijas koeficienti mainās starp režīmiem atkarībā no kopneses mainīgā. Balstoties uz Tsay 1998. gada daudzvariāblu kopneses modeļu analīzi, tie aptver atšķirīgas dinamiskas struktūras fāzēs, piemēram, biznesa ciklā, finanšu krīzēs vai politikas atšķirībās.
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
- Tsay, R. S. (1998). Testing and Modeling Multivariate Threshold Models. Journal of the American Statistical Association, 93(443), 1188-1202. DOI: 10.1080/01621459.1998.10473779 ↗
- Balcilar, M. et al. (2017). Regime-Dependent Effects of Uncertainty Shocks. Economic Modelling. link ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Threshold Vector Autoregression and Smooth-Transition Vector Autoregression (TVAR / STVAR). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/stvar
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.
- ARCH-LM tests par atklātām heteroskedastiskuma kļūdāmEkonometrija↔ compare
- EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrija↔ compare
- GJR-GARCH (Asimetriskais GARCH)Ekonometrija↔ compare
- Markov režīmu pārslēgšanās modelis (MS-AR / MS-VAR)Ekonometrija↔ compare
- Vektora autoregresijas (VAR) modelisEkonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →