Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (Robust NARDL) Modell
Robust NARDL kombinerar ramverket för asymmetrisk kointegration från Shin, Yu och Greenwood-Nimmo (2014) med skattningar som är resistenta mot extremvärden. Modellen dekomponerar en förklarande variabel i positiva och negativa partiella summor, testar för asymmetriska långsiktiga samband via ett gränsvärdestest och ersätter OLS-kriteriet med en M- eller MM-skattning för att skydda mot hävstångseffekter och additiva extremvärden som är vanliga i makroekonomiska och finansiella tidsserier.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
- Autoregressive distributed lag. Wikipedia. link ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- ARDL Bounds Test (Pesaran Bounds Test)Ekonometri↔ compare
- Vanligaste minsta kvadratmetoden (OLS) RegressionEkonometri↔ compare
- KvantilregressionEkonometri↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →