ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

NARDL แบบภาคตัดขวาง×การฉายภาพเฉพาะที่ (Local Projections)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด20142005
ผู้ริเริ่มYongcheol Shin and colleaguesOscar Jorda
ประเภทAsymmetric panel modelMulti-horizon regression
แหล่งต้นตำรับShin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a system of nonlinear autoregressive distributed lag equations. Econometric Reviews, 33(1), 56-87. link ↗Jorda, O. (2005). Estimation and inference of impulse responses by local projections. American Economic Review, 95(1), 161-182. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นNARDL panelLP-IR, Multi-horizon regression
ที่เกี่ยวข้อง33
สรุปCS-NARDL extends the nonlinear autoregressive distributed lag (NARDL) model to panel data, capturing asymmetric long-run and short-run relationships where positive and negative changes in explanatory variables have differential effects. Introduced by Shin et al. (2014) and adapted to panels, it allows studying how cross-sectional units respond differently to positive versus negative shocks while maintaining cointegrating relationships. This approach is essential for understanding economic asymmetries in commodity markets, monetary transmission, and labor markets.Local Projections (LP) is a semi-parametric method for estimating impulse responses directly via multi-horizon regressions, bypassing VAR-model specification. Introduced by Jorda (2005), it projects outcomes h periods ahead onto current shocks and lags, producing impulse-response functions without assuming a particular lag structure or VAR order. This flexibility has made it the dominant approach in applied macroeconomics for measuring policy effects and shock transmission.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: CS-NARDL · Local Projections. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare