Кросс-секционная модель NARDL
CS-NARDL расширяет нелинейную авторегрессионную модель с распределенными лагами (NARDL) на панельные данные, улавливая асимметричные долгосрочные и краткосрочные взаимосвязи, где положительные и отрицательные изменения объясняющих переменных имеют дифференцированные эффекты. Предложенная Shin et al. (2014) и адаптированная для панелей, она позволяет изучать, как кросс-секционные единицы по-разному реагируют на положительные и отрицательные шоки, сохраняя при этом коинтегрирующие взаимосвязи. Этот подход необходим для понимания экономических асимметрий на товарных рынках, в механизме денежно-кредитной трансмиссии и на рынках труда.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a system of nonlinear autoregressive distributed lag equations. Econometric Reviews, 33(1), 56-87. link ↗
- Wold, E. N., Serrano, G., & Gunnvaldsson, A. (2023). Panel nonlinear ARDL and asymmetric effects. Journal of Econometric Methods, 12(1), 20220039. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/cs-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.
- Кросс-секционный ARDLЭконометрика↔ compare
- Кросс-секционная распределенная задержкаЭконометрика↔ compare
- Квантильная АРДЛ (Авторегрессионная распределенная лаговая модель)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →