ScholarGate
Ассистент
Regression modelEconometrics / time series

Нелинейная авторегрессионная (NAR) модель

Нелинейная AR-модель расширяет классическую авторегрессионную структуру, позволяя отображению прошлых значений на текущее значение следовать произвольной или переключающей режимы нелинейной функции. Основные семейства включают самовозбуждающуюся пороговую AR (SETAR), AR с плавной сменой режимов (STAR) и AR на основе нейронных сетей, каждое из которых отражает различные формы асимметрии, смены режимов или плавную нелинейную динамику в унивариатных временных рядах.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522201
  2. Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476462

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-ar-model

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

Упоминается в

ScholarGateNonlinear AR Model (Nonlinear Autoregressive Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-ar-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026