Doğrusal Olmayan VAR Modeli
Nonlinear Vector Autoregression Model · Ayrıca şöyle bilinir: NLVAR, nonlinear vector autoregression, threshold VAR, TVAR
Doğrusal Olmayan VAR (NLVAR) modeli, standart vektör otoregresyonunu, birden çok zaman serisi arasındaki dinamik ilişkilerin gözlemlenen bir eşik değişkenine, gizli bir rejim durumuna veya pürüzsüz bir geçiş fonksiyonuna bağlı olarak yumuşak bir şekilde değişmesine veya değişmesine izin vererek genişletir. Ekonomik sistemlerin doğrusal bir VAR'ın yakalayamayacağı asimetrik tepkiler, rejim kaymaları veya duruma bağlı dinamikler sergilediği durumlarda kullanılır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Asimetrik dinamikler, rejim değişiklikleri veya duruma bağlı davranışlar sergileyen çok değişkenli zaman serileriniz olduğunda bir Doğrusal Olmayan VAR kullanın; örneğin, para politikası etkilerinin durgunluk ile genişleme rejimleri arasında nasıl farklılaştığını veya emtia fiyatı şoklarının yüksek ve düşük volatilite dönemlerinde nasıl farklı yayıldığını incelemek. Bir ön koşul, resmi bir doğrusallık testinin standart doğrusal VAR'ı reddetmesidir. Doğrusal VAR veriye yeterince uyduğunda, örnek boyutları küçük olduğunda (doğrusal olmayan modelin çok daha fazla parametresi vardır) veya rejim değiştirme davranışı için net bir ekonomik gerekçe olmadığında NLVAR kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Standart doğrusal bir VAR'ın kaçırdığı asimetrik ve duruma bağlı dinamikleri yakalar.
- Eşik VAR, MS-VAR ve STVAR varyantları geniş bir ekonomik doğrusal olmama yelpazesini kapsar.
- Duruma bağlı dürtü yanıt fonksiyonları daha zengin politika ile ilgili içgörüler sağlar.
- Doğrusal olmayan modele geçiş, veri kanıtlarına dayandığı için, doğrusallığa karşı resmi olarak test edilebilir.
- Makro-finansal uygulamalar için uygundur, çünkü kriz ve normal zamanlardaki davranışlar keskin bir şekilde farklılık gösterir.
- Doğrusal bir VAR'dan önemli ölçüde daha fazla parametreye sahiptir, güvenilir bir şekilde tahmin etmek için daha büyük örneklere ihtiyaç duyar.
- Eşik ve rejim seçimi, sonuçları etkileyen ek belirtim seçimleri içerir.
- Dürtü yanıt fonksiyonları analitik olarak hesaplanmak yerine simüle edilmelidir, bu da hesaplama açısından yoğundur.
- Markov-geçişli VAR, rejim sayısına ilişkin varsayımlar gerektirir, bu da verilerden tek başına belirlenmesi zordur.
- Rejimlerin ve geçişlerin yorumlanması, güçlü ekonomik teori olmadan belirsiz olabilir.
SSS
Eşik VAR ile Markov-geçişli VAR arasındaki fark nedir?
Bir eşik VAR'da, rejim geçişleri gözlemlenen bir değişkenin bilinen bir eşiği aşmasına göre belirlenir — rejimler veri gözlemlenebilir. Bir Markov-geçişli VAR'da, rejim üyeliği, gözlemlenmeyen bir Markov zinciri tarafından yönetilen gizli ve olasılıksaldır. TVAR yorumlama açısından daha basittir; doğal bir eşik değişkeni olmadığında MS-VAR daha esnektir.
Rejim sayısını nasıl seçerim?
Eşik VAR için, doğrusallık testleri başlangıç noktası olarak iki rejim önerir; bilgi kriterleri (AIC, BIC) alternatifler arasından seçim yapmaya yardımcı olur. MS-VAR için, Davies'in sınır düzeltmesi ile olabilirlik oranı testleri veya bilgi kriterleri kullanılır; pratikte iki veya üç rejim en yaygın olanıdır.
Doğrusal olmayan bir VAR için standart dürtü yanıt fonksiyonları geçerli midir?
Hayır. Doğrusal olmayan bir VAR'da, yanıtlar mevcut rejime, şok büyüklüğüne ve işaretine bağlıdır — süperpozisyon ilkesi geçerli değildir. Koop ve ark. (1996) tarafından önerilen genelleştirilmiş dürtü yanıt fonksiyonları (GIRF'ler) standart yaklaşımdır; başlangıç koşullarının dağılımı üzerinden ortalama alırlar.
Ne kadar büyük bir örneğe ihtiyacım var?
k değişkenli, p gecikmeli ve m rejimli bir doğrusal olmayan VAR, kabaca m × k²p serbest parametreye sahiptir. Genel bir kural olarak, her rejim en az 20–30 gözlem içermelidir; hatta mütevazı iki rejimli iki değişkenli bir model için bile 100 veya daha fazla toplam örnek boyutu önerilir.
Doğrusal olmayan modeli tahmin etmeden önce doğrusal VAR'ın yeterli olup olmadığını test edebilir miyim?
Evet — ve yapmalısınız. Eşik VAR için, Tsay'ın (1998) çok değişkenli portmanteau tipi testi ve Hansen'in (1996) sup-Wald testi standarttır. Pürüzsüz-geçişli VAR için, doğrusal bir sıfıra karşı LM testleri mevcuttur. Doğrusallığın reddedildiği durumlarda doğrusal olmayan modele geçmek, analizi temellendirir.
Kaynaklar
- Tsay, R. S. (1998). Testing and modeling multivariate threshold models. Journal of the American Statistical Association, 93(443), 1188–1202. DOI: 10.1080/01621459.1998.10473779 ↗
- Krolzig, H.-M. (1997). Markov-Switching Vector Autoregressions: Modelling, Statistical Inference, and Application to Business Cycle Analysis. Springer. ISBN: 978-3540628644
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Vector Autoregression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/nonlinear-var-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrusal Olmayan ARDL (NARDL) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Yapısal Vektör Otoregresyonu (SVAR)Ekonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR)Ekonometri↔ karşılaştır
- Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)Ekonometri↔ karşılaştır