ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Niet-lineair Autoregressief Gedistribueerd Lag Model (NARDL)

Het Niet-lineaire ARDL (NARDL) model breidt het lineaire ARDL-grenzen-testkader uit om asymmetrische lange-termijn en korte-termijn relaties toe te staan. Door een verklarende variabele te ontbinden in zijn positieve en negatieve partiële sommen, test het of stijgingen en dalingen in een regressievariabele verschillende effecten hebben op de afhankelijke variabele — een kenmerk dat lineaire co-integratiemethoden niet kunnen vastleggen.

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 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/nonlinear-nardl · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026