Model nieliniowej autoregresji (NAR)
Model nieliniowej autoregresji (NAR) rozszerza klasyczne ramy autoregresyjne, pozwalając na dowolną lub przełączającą się nieliniową funkcję odwzorowującą przeszłe wartości na wartość bieżącą. Główne rodziny obejmują modele typu Self-Exciting Threshold AR (SETAR), Smooth Transition AR (STAR) oraz autoregresję opartą na sieciach neuronowych, z których każda oddaje inne formy asymetrii, zmiany reżimu lub płynnej dynamiki nieliniowej w szeregach czasowych jednowymiarowych.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522201
- Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476462 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-ar-model
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.
- Model ARIMA (Autoregresyjny Zintegrowany Model Średniej Ruchomej)Ekonometria↔ compare
- Model ARMA (Autoregresyjny Model Średniej Ruchomej)Ekonometria↔ compare
- Model Autoregresywny (AR)Ekonometria↔ compare
- Model NARDL (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag)Ekonometria↔ compare
- Nieliniowy model korekcji błędów wektorowych (Nieliniowy VECM)Ekonometria↔ compare
- Model AR ze zmianami strukturalnymiEkonometria↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →