Nelinearni autoregresivni (NAR) model
Nelinearni AR model proširuje klasični autoregresivni okvir dopuštajući da mapiranje iz prošlih vrednosti u trenutnu vrednost prati proizvoljnu ili nelinearnu funkciju koja menja režim. Glavne porodice uključuju samopobuđujuće pragovne AR (SETAR), AR sa glatkom tranzicijom (STAR) i AR zasnovane na neuralnim mrežama, od kojih svaka obuhvata različite oblike asimetrije, promene režima ili glatke nelinearne dinamike u univarijatnim vremenskim serijama.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522201
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- ARIMA model (Autoregresivni integrisani model pokretnih proseka)Ekonometrija↔ compare
- ARMA model (Autoregresivni pokretni prosek)Ekonometrija↔ compare
- Autoregresivni model (AR)Ekonometrija↔ compare
- Nelinearni model ARDL (NARDL)Ekonometrija↔ compare
- Nelinearni VECM (Nonlinear VECM)Ekonometrija↔ compare
- AR model sa strukturnim prekidomEkonometrija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →