İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›ARDL sınır testi (Pesaran sınır testi)
Regression model

ARDL sınır testi (Pesaran sınır testi)

Autoregressive Distributed Lag Bounds Test for Cointegration · Ayrıca şöyle bilinir: Pesaran bounds test, bounds testing approach, ARDL cointegration test, ARDL Sınır Testi (Pesaran Bounds Test)

ARDL sınır testi, Pesaran, Shin ve Smith tarafından 2001'de tanıtılan, zaman serileri arasında eşbütünleşme (uzun dönem seviye) ilişkisini test eden bir otoregresif dağıtılmış gecikme yöntemidir. Johansen prosedürünün aksine, değişkenlerin I(0), I(1) veya ikisinin bir karışımı olup olmadığına bakılmaksızın geçerliliğini korur ve yaklaşık 30 ila 80 gözlemden oluşan küçük örneklemlerde Johansen'den daha güvenilirdir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

ARDL sınır testi (Pesaran sınır testi)
Johansen Eşbütünleşme Te…Doğrusal Olmayan Otoregr…En Küçük Kareler (EK) Re…Vektör Hata Düzeltme Mod…Bayes ARDL Sınır TestiTam Düzenlenmiş En Küçük…Fourier ARDL Sınır TestiGranger Nedensellik TestiDoğrusal Olmayan ARDL (N…Doğrusal Olmayan ARDL (N…

+14 tane daha

Ne zaman kullanılır

Değişkenlerin uzun dönemli bir denge ilişkisine sahip olduğundan şüphelendiğiniz ancak değişkenlerin karışık entegrasyon derecelerine sahip olduğu zaman serileri üzerinde ARDL sınır testini kullanın. En az yaklaşık 30 gözlem gerektirir ve özellikle küçük ila orta ölçekli örneklemlerde değerlidir. En önemli gereklilik, hiçbir değişkenin I(2) olmamasıdır: önceden ADF veya Phillips-Perron birim kök testleri ile entegrasyon derecesini doğrulayın. Gecikme uzunluğu AIC veya BIC ile seçilmeli ve artıkların otokorelasyondan arınmış olması gerekir, bu da Breusch-Godfrey testi ile doğrulanır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • I(0) ve I(1) değişkenlerinin herhangi bir karışımı için geçerlidir, bu nedenle her seriyi önceden durağan veya durağan olmayan olarak sınıflandırmanız gerekmez.
  • Küçük örneklemlerde (yaklaşık 30 ila 80 gözlem) Johansen prosedüründen daha güvenilirdir.
  • Tek bir OLS hata düzeltme denklemi olarak tahmin edilir, hem uzun dönemli hem de kısa dönemli katsayıları aynı anda verir.
Sınırlılıklar
  • Herhangi bir değişken I(2) ise bozulur; sınır kritik değerleri artık geçerli değildir.
  • Test, F-istatistiği alt ve üst sınırlar arasında kaldığında sonuçsuz bir karar verebilir.
  • Sonuçlar seçilen gecikme uzunluğuna duyarlıdır ve güvenilir olmaları için otokorelasyondan arınmış artıklar gerektirir.

SSS

ARDL sınır testi Johansen eşbütünleşmesinden nasıl farklıdır?

Johansen prosedürü, tüm değişkenlerin aynı derecede entegre olmasını, tipik olarak I(1) olmasını gerektirir. Sınır testi bunu gevşetir: I(0) ve I(1) değişkenlerinin herhangi bir karışımıyla çalışır ve küçük örneklemlerde daha güvenilirdir, bu nedenle kısa makroekonomik seriler için sıklıkla tercih edilir.

Sonuçsuz bir sonuç ne anlama gelir?

Test, tek bir F-istatistiğini alt bir I(0) sınırı ve üst bir I(1) sınırı ile karşılaştırır. İstatistik bu ikisi arasına düşerse sonuç belirsizdir, bu da verilerin değişkenlerin tam entegrasyon derecesini bilmeden eşbütünleşmeye karar vermenize izin vermediği anlamına gelir.

Neden hiçbir değişken I(2) olmamalıdır?

Pesaran kritik değer sınırları, değişkenlerin I(0) veya I(1) olduğu varsayımı altında türetilmiştir. I(2) bir değişken bu varsayımı ihlal eder, bu nedenle sınırlar artık geçerli değildir ve test geçersizdir. Her zaman önce ADF veya Phillips-Perron testleri ile dereceleri doğrulayın.

Narayan (2005) kritik değerleri ne zaman kullanılmalıdır?

Küçük örneklemlerde, yaklaşık 30 ila 80 gözlemde kullanın. Standart Pesaran sınırları asimptotiktir, bu nedenle kısa serilerle yanıltıcı olabilirler; Narayan, daha doğru kararlar veren sonlu örneklem kritik değerleri hesaplamıştır.

Kaynaklar

  1. 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 ↗
  2. Narayan, P. K. (2005). The Saving and Investment Nexus for China: Evidence from Cointegration Tests. Applied Economics, 37(17), 1979–1990. DOI: 10.1080/00036840500278103 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Distributed Lag Bounds Test for Cointegration. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/ardl-bounds-test

İlişkili yöntemler

Johansen Eşbütünleşme Testi ve Vektör Hata Düzeltme ModeliDoğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Geriye Yayılım (NARDL) ModeliEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuVektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Johansen Eşbütünleşme Testi ve Vektör Hata Düzeltme ModeliFinans↔ karşılaştır
  • Doğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Geriye Yayılım (NARDL) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)Ekonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bayes ARDL Sınır TestiTam Düzenlenmiş En Küçük Kareler (FMOLS) TahmincisiFourier ARDL Sınır TestiGranger Nedensellik TestiJohansen Eşbütünleşme Testi ve Vektör Hata Düzeltme ModeliDoğrusal Olmayan ARDL (NARDL) ModeliDoğrusal Olmayan ARDL (NARDL) Sınır TestiDoğrusal Olmayan Engle-Granger Eş BütünleşmeDoğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Gecikme Modeli (NARDL)Doğrusal Olmayan Vektör Hata Düzeltme Modeli (Doğrusal Olmayan VECM)Panel Doğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Gecikme (Panel NARDL) ModeliHavuzlanmış Ortalama Grup (PMG) TahmincisiBirlestirilebilirlik icin Saglam ARDL Sinir TestiSağlam Doğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Gecikme (Sağlam NARDL) ModeliYapısal Kırılmalı ARDL Sınır TestiYapısal Kırılmalı Engle-Granger E-eş Bütünleşme TestiEşik RegresyonuZamandan Bağımsız Parametreli ARDL Sınır TestiZamanla Değişen Parametreli NARDL (TVP-NARDL)Vektör Otoregresyon (VAR) ModeliVektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)

Benzer yöntemler

Birlestirilebilirlik icin Saglam ARDL Sinir TestiPanel ARDL Sınır TestiFourier ARDL Sınır TestiYapısal Kırılmalı ARDL Sınır TestiBayes ARDL Sınır TestiZamandan Bağımsız Parametreli ARDL Sınır TestiDoğrusal Olmayan ARDL (NARDL) Sınır TestiDoğrusal Olmayan ARDL (NARDL) Modeli

İlgili referans kavramlar

EconometricsOlabilirlik Oranı TestleriMatematiksel ve Nicel YöntemlerEkonometrik ve İstatistiksel Yöntemler ve Metodoloji: GenelEkonometrik ModellemeFinancial Econometrics

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — ARDL Bounds Test (Autoregressive Distributed Lag Bounds Test for Cointegration). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/ardl-bounds-test · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Pesaran, Shin & Smith
Year
2001
Type
Cointegration test / Autoregressive distributed lag model
Estimator
Unrestricted error-correction model (OLS) with an F-test on lagged levels
Structure
time series
MinSample
30
IntegrationOrder
I(0), I(1) or mixed; never I(2)
İlişkili yöntemler
Johansen Eşbütünleşme Testi ve Vektör Hata Düzeltme ModeliDoğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Geriye Yayılım (NARDL) ModeliEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuVektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil