Regression modelEconometrics / time series

Model NARDL (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag)

Model NARDL (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag) rozszerza liniowy model testowania granic ARDL, umożliwiając asymetryczne zależności długo- i krótkookresowe. Poprzez dekompozycję zmiennej objaśniającej na skumulowane sumy częściowe dodatnie i ujemne, testuje się, czy wzrosty i spadki w danej zmiennej wywierają różne efekty na wynik – cecha szczególnie istotna w ekonomii finansowej i energetycznej, gdzie pozytywne i negatywne szoki rzadko znoszą się symetrycznie.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

+15 more

Źródła

  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. link
  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. link

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-ardl

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

Cytowana przez

ScholarGateNonlinear ARDL (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-ardl · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026