Bayesian NARDL: Ikke-lineær ARDL med Bayesiansk estimering
Bayesian NARDL kombinerer rammeverket for ikke-lineær Autoregressive Distributed Lag (NARDL) fra Shin, Yu og Greenwood-Nimmo (2014) med Bayesiansk posterior inferens. Det modellerer asymmetrisk langsiktig kointegrasjon – som tillater at positive og negative sjokk i en forklaringsvariabel har ulike likevektsvirkninger – samtidig som det inkorporerer forhåndskunnskap og produserer fulle posteriorfordelinger for alle parametere, inkludert asymmetrigapet.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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: Econometric Methods and Applications (pp. 281–314). Springer. link ↗
- Koop, G. (2003). Bayesian Econometrics. Wiley. ISBN: 978-0470845677
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/bayesian-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.
- Arellano-Bond GMM-estimatorØkonometri↔ compare
- Bayesian ARDL Bounds TestØkonometri↔ compare
- Bayesiansk Vektor Feilkorreksjonsmodell (Bayesian VECM)Økonometri↔ compare
- Ikke-lineær ARDL (NARDL) modellØkonometri↔ compare
- Panelmodell for ikke-lineær autoregressiv distribuert etterslep (Panel NARDL)Økonometri↔ compare
- Vektorfeilkorreksjonsmodell (VECM)Økonometri↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →