Regression modelEconometrics / time series

NARDL Bayesian: ARDL neliniar cu estimare Bayesiană

NARDL Bayesian combină cadrul Autoregresiv cu Defasaj Distribuit Neliniar (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag - NARDL) al lui Shin, Yu și Greenwood-Nimmo (2014) cu inferența posterioară Bayesiană. Modelează cointegrarea asimetrică pe termen lung – permițând șocurilor pozitive și negative asupra unui regresor să aibă efecte de echilibru diferite – încorporând în același timp cunoștințe anterioare și producând distribuții posterioare complete pentru toți parametrii, inclusiv decalajul de asimetrie.

Aplică cu EconMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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: Econometric Methods and Applications (pp. 281–314). Springer. link
  2. Koop, G. (2003). Bayesian Econometrics. Wiley. ISBN: 978-0470845677

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.

Compare side by side
ScholarGateBayesian NARDL (Bayesian Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/bayesian-nardl · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026