Regression modelEconometrics / time series

Robustný nelineárny autoregresný model s distribuovaným oneskorením (Robust NARDL)

Robustný NARDL spája rámec asymetrickej kointegrácie od Shin, Yu a Greenwood-Nimmo (2014) s odhadom odolným voči odľahlým hodnotám. Rozkladá regresor na kladné a záporné čiastkové súčty, testuje asymetrické dlhodobé vzťahy pomocou hraničného testu (bounds test) a nahrádza kritérium OLS M- alebo MM-odhadom, aby sa chránil pred vplyvnými bodmi a aditívnymi odľahlými hodnotami, ktoré sú bežné v makroekonomických a finančných 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. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In W. C. Horrace & R. C. Sickles (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt (pp. 281–314). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-8008-3_9
  2. Autoregressive distributed lag. Wikipedia. link

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/robust-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.

Compare side by side
ScholarGateRobust NARDL (Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/econometrics/robust-nardl · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026