ScholarGate
Ассистент
Regression modelRegime models

TAR / SETAR: Пороговая авторегрессия для временных рядов с переключением режимов

TAR и SETAR — это нелинейные авторегрессионные модели, представленные Хоуэллом Тонгом (1990), которые позволяют временному ряду следовать различной линейной динамике в различных режимах, разделенных одним или несколькими пороговыми значениями. SETAR является самовозбуждающимся вариантом, в котором пороговой переменной является лаговое значение самого ряда, что делает его особенно подходящим для циклов, асимметричной корректировки и поведения предельных циклов, наблюдаемых в экономических и финансовых данных.

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.

TAR / SETAR: Пороговая авторегрессия для временных рядов с переключением режимов
Модель гладкого переходн…Регрессия с порогом

Источники

  1. Tong, H. (1990). Non-linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0-19-852300-6

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Threshold / Self-Exciting Threshold Autoregression (TAR/SETAR). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/tar-setar

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
ScholarGateTAR / SETAR (Threshold / Self-Exciting Threshold Autoregression (TAR/SETAR)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/tar-setar · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026