ScholarGate
Pembantu
Regression modelEconometrics / time series

Model Lags Teragregasi Tak Linear (NARDL)

Model ARDL Tak Linear (NARDL) melanjutkan rangka kerja ujian sempadan ARDL linear untuk membenarkan hubungan simetri tak linear jangka panjang dan jangka pendek. Dengan menguraikan pemboleh ubah penjelas kepada jumlah separa positif dan negatifnya, ia menguji sama ada kenaikan dan penurunan dalam pemboleh ubah bersandar mempunyai kesan yang berbeza terhadap pemboleh ubah bersandar — ciri yang tidak dapat ditangkap oleh kaedah kointegrasi linear.

Terapkan dengan EconMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  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

Cara memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/econometrics/nonlinear-nardl

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
ScholarGateNonlinear NARDL (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/econometrics/nonlinear-nardl · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026