Regression modelEconometrics / time series

Test granic nieliniowego modelu ARDL (NARDL)

Test granic nieliniowego modelu ARDL (NARDL), opracowany przez Shin, Yu i Greenwood-Nimmo (2014), rozszerza liniowe ramy ARDL w celu wykrywania asymetrycznych długookresowych zależności w szeregach czasowych. Poprzez dekompozycję zmiennej objaśniającej na dodatnie i ujemne sumy częściowe, NARDL jednocześnie testuje kointegrację i estymuje odrębne długookresowe efekty dla wzrostów i spadków — bez wymogu, aby wszystkie zmienne były zintegrowane tego samego rzędu.

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.

Źródła

  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. 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

Jak cytować tę stronę

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

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