ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Niet-lineaire ARDL (NARDL) grenzen test

De niet-lineaire ARDL grenzen test, ontwikkeld door Shin, Yu en Greenwood-Nimmo (2014), breidt het lineaire ARDL-kader uit om asymmetrische lange-termijnrelaties in tijdreeksen te detecteren. Door een regressormogelijkheid op te splitsen in positieve en negatieve partiële sommen, test NARDL gelijktijdig op co-integratie en schat het afzonderlijke lange-termijn effecten voor toenames en afnames — zonder dat alle variabelen van dezelfde orde geïntegreerd hoeven te zijn.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  1. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In W. C. Horrace & R. C. Sickles (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt (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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test

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

Geciteerd door

ScholarGateNonlinear ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026