Regression modelEconometrics / time series

Nelineárny autoregresný (NAR) model

Nelineárny AR model rozširuje klasický autoregresný rámec tým, že umožňuje zobrazeniu minulých hodnôt na súčasnú hodnotu sledovať ľubovoľnú nelineárnu funkciu alebo funkciu prepínajúcu režimy. Hlavné rodiny zahŕňajú prahové autoregresné modely so samopodnecovaním (SETAR), autoregresné modely s hladkým prechodom (STAR) a autoregresné modely založené na neurónových sieťach, pričom každá z nich zachytáva rôzne formy asymetrie, zmeny režimu alebo hladké nelineárne dynamiky v univariačných časových radoch.

Použiť v EconMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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

Odkazujú sem

ScholarGateNonlinear AR Model (Nonlinear Autoregressive Model). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/econometrics/nonlinear-ar-model · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026