ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดแบบไม่เชิงเส้น (Nonlinear Least Squares)×แบบจำลอง ARDL ไม่เชิงเส้น (NARDL)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด1974–19872014
ผู้ริเริ่มGallant (1987); Wooldridge (2010) for econometric treatmentShin, Yu & Greenwood-Nimmo
ประเภทNonlinear regression estimatorNonlinear cointegration model
แหล่งต้นตำรับGallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471802600Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In R. C. Sickles & W. C. Horrace (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt: Econometric Methods and Applications (pp. 281–314). Springer. link ↗
ชื่อเรียกอื่นnonlinear least squares, NLS, NLLS, nonlinear regressionNARDL, nonlinear bounds test, asymmetric ARDL, asymmetric cointegration model
ที่เกี่ยวข้อง55
สรุปNonlinear Ordinary Least Squares (NLS) estimates regression models in which the conditional mean function is nonlinear in the parameters. Like standard OLS it minimises the sum of squared residuals, but because no closed-form solution exists the estimator is found by iterative numerical optimisation. Under standard regularity conditions NLS is consistent and asymptotically normal.The Nonlinear ARDL (NARDL) model extends the linear ARDL bounds-testing framework to allow asymmetric long-run and short-run relationships. By decomposing the regressor into cumulative positive and negative partial sums, it tests whether increases and decreases in a variable exert different effects on the outcome — a feature especially relevant in financial and energy economics where positive and negative shocks rarely cancel out symmetrically.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Nonlinear OLS · Nonlinear ARDL. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare