Regression modelEconometrics / time series

Laika mainīgo parametru Engle-Grangera kointegrācija

Laika mainīgo parametru (TVP) Engle-Grangera kointegrācija paplašina klasisko divpakāpju Engle-Grangera ietvaru, ļaujot integrēto virkņu ilgtermiņa sakarībai mainīties laikā. Tā vietā, lai pieņemtu fiksētu kointegrācijas vektoru, kointegrācijas koeficienti tiek modelēti kā stohastiski procesi — parasti kā gadījuma pastaiga — un novērtēti ar Kalmana filtru vai saistītām stāvokļa telpas metodēm.

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.

Laika mainīgo parametru Engle-Grangera kointegrācija
Johansena kointegrācijas…Kalman FilterValsts telpas modelis (K…

Avoti

  1. Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251–276. DOI: 10.2307/1913236
  2. Park, J. Y., & Hahn, S. B. (1999). Cointegrating regressions with time varying coefficients. Econometric Theory, 15(5), 664–703. DOI: 10.1017/S0266466699155026

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Engle-Granger Cointegration Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/time-varying-parameter-engle-granger-cointegration

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
ScholarGateTime-varying parameter Engle-Granger cointegration (Time-Varying Parameter Engle-Granger Cointegration Model). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/time-varying-parameter-engle-granger-cointegration · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026