Regression modelEconometrics / time series

แบบจำลอง Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (Robust NARDL)

Robust NARDL ผสมผสานกรอบการทำงานของการถดถอยร่วมแบบไม่สมมาตรของ Shin, Yu, และ Greenwood-Nimmo (2014) เข้ากับการประมาณค่าที่ทนทานต่อค่าผิดปกติ (outlier-resistant estimation) โดยจะแยกตัวแปรทำนายออกเป็นผลรวมย่อยเชิงบวกและเชิงลบ ทดสอบความสัมพันธ์ระยะยาวแบบไม่สมมาตรผ่านการทดสอบขอบเขต (bounds test) และแทนที่เกณฑ์ OLS ด้วยตัวประมาณค่าแบบ M- หรือ MM- เพื่อป้องกันจุดคานงัด (leverage points) และค่าผิดปกติแบบบวกเพิ่ม (additive outliers) ที่พบได้ทั่วไปในอนุกรมเวลาเศรษฐกิจมหภาคและการเงิน

นำไปใช้ด้วย EconMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  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. Autoregressive distributed lag. Wikipedia. link

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.

Compare side by side
ScholarGateRobust NARDL (Robust Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/econometrics/robust-nardl · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026