ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Robust modell for ikke-lineær autoregressiv distribusjon (Robust NARDL)

Robust NARDL kombinerer rammeverket for asymmetrisk kointegrasjon fra Shin, Yu og Greenwood-Nimmo (2014) med uteligger-resistent estimering. Den dekomponerer en forklaringsvariabel til positive og negative partielle summer, tester for asymmetriske langsiktige sammenhenger via en grensetest, og erstatter OLS-kriteriet med en M- eller MM-estimator for å beskytte mot innflytelsesrike punkter og additive uteliggere som er vanlige i makroøkonomiske og finansielle tidsserier.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Robust modell for ikke-lineær autoregressiv distribusjon (Robust NARDL)
ARDL grensetest (Pesaran…Minste kvadraters metode…Kvantilregresjon

Kilder

  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. Autoregressive distributed lag. Wikipedia. link

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/robust-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
ScholarGateRobust NARDL (Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/robust-nardl · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026