Модель гладкого переходного авторегрессионного процесса (STAR)
Модель гладкого переходного авторегрессионного процесса (STAR) — это нелинейная модель временных рядов, разработанная в рамках Терясвирты (Teräsvirta, 1994), которая позволяет динамике плавно, а не резко переходить между двумя режимами. Логистический вариант (LSTAR) описывает асимметричные деловые циклы, а экспоненциальный вариант (ESTAR) — отклонения паритета покупательной способности.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Teräsvirta, 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 ↗
- van Dijk, D., Teräsvirta, T. & Franses, P.H. (2002). Smooth Transition Autoregressive Models — A Survey of Recent Developments. Econometric Reviews, 21(1), 1–47. DOI: 10.1081/ETC-120008723 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Smooth Transition Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/star-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.
- ARFIMA: Модель дробно-интегрированного ARMAЭконометрика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Панельная векторная авторегрессия (Panel VAR)Эконометрика↔ compare
- Квантильная регрессияЭконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →