Regression modelRegime models

TAR / SETAR: Robuste autoregresija režīmu pārslēgšanās laika sērijām

TAR un SETAR ir nelineāri autoregresīvi modeļi, ko ieviesa Hovels Tonks (1990), kas ļauj laika sērijai sekot atšķirīgai lineārai dinamikai atsevišķos režīmos, kas atdalīti ar vienu vai vairākām sliekšņa vērtībām. SETAR ir pašizraisošā variantā, kurā sliekšņa mainīgais ir sērijas pašas aizkavētā vērtība, padarot to īpaši piemērotu cikliem, asimetriskai korekcijai un limitēta cikla uzvedībai, kas novērota ekonomikas un finanšu datos.

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.

TAR / SETAR: Robuste autoregresija režīmu pārslēgšanās laika sērijām
Mūsdienu pārejas autoreg…Regresija ar slieksni

Avoti

  1. Tong, H. (1990). Non-linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0-19-852300-6

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 2). Threshold / Self-Exciting Threshold Autoregression (TAR/SETAR). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/tar-setar

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
ScholarGateTAR / SETAR (Threshold / Self-Exciting Threshold Autoregression (TAR/SETAR)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/tar-setar · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026