ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Icke-linjär ARDL (NARDL) gränstest

Det icke-linjära ARDL-gränstestet, utvecklat av Shin, Yu och Greenwood-Nimmo (2014), utvidgar det linjära ARDL-ramverket för att upptäcka asymmetriska långsiktiga samband i tidsserier. Genom att dekomponera en förklaringsvariabel i positiva och negativa partiella summor, testar NARDL samtidigt kointegration och estimerar separata långsiktiga effekter för ökningar och minskningar – utan att kräva att alla variabler är integrerade av samma ordning.

Tillämpa med EconMindSnartApply, compare, get guidance
Tools & resources
Ladda ner bildspel
Learn & explore
VideoSnart

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

  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. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. DOI: 10.1002/jae.616

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida

Refereras av

ScholarGateNonlinear ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Hämtad 2026-06-17 från https://scholargate.app/sv/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026