Модель нелинейной авторегрессии с распределенным лагом (NARDL)
Модель нелинейной АРДЛ (NARDL) расширяет линейную основу тестирования границ АРДЛ, допуская асимметричные долгосрочные и краткосрочные взаимосвязи. Разлагая объясняющую переменную на ее положительные и отрицательные частичные суммы, она проверяет, имеют ли увеличение и уменьшение регрессора разные эффекты на зависимую переменную — особенность, которую линейные методы коинтеграции не могут уловить.
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 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 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Тест границ ARDL (Pesaran Bounds Test)Эконометрика↔ compare
- Тест причинности по ГрейнджеруЭконометрика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Модель векторной авторегрессии (VAR)Эконометрика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →