Regression modelEconometrics / time series

Modelul Autoregresiv cu Defalcare Nelinara (NARDL)

Modelul ARDL Nelinara (NARDL) extinde cadrul de testare a limitelor ARDL liniar pentru a permite relații asimetrice pe termen lung și scurt. Prin descompunerea unei variabile explicative în sumele sale parțiale pozitive și negative, testează dacă creșterile și scăderile unui regresor au efecte diferite asupra variabilei dependente — o caracteristică pe care metodele liniare de cointegrare nu o pot surprinde.

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 R. C. Sickles & W. C. Horrace (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt: Econometric Methods and Applications (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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/nonlinear-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
ScholarGateNonlinear NARDL (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/nonlinear-nardl · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026