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›Yapısal Kırılmalı NARDL
Regression modelEconometrics / time series

Yapısal Kırılmalı NARDL

Structural Break Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model · Ayrıca şöyle bilinir: SB-NARDL, NARDL with structural breaks, nonlinear ARDL with break, asymmetric ARDL structural break

Yapısal Kırılmalı NARDL, uzun dönemli ilişkinin bir veya daha fazla yapısal kırılmasını açıkça hesaba katarak Doğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Gecikme (NARDL) sınır testi çerçevesini genişletir. Bağımsız değişkendeki pozitif ve negatif değişimleri ayırır, eşbütünleşme için test yapar ve rejim kaymalarına izin vererek değişkenler arasındaki asimetrik ve kırılmaya duyarlı dinamiklerin daha zengin bir resmini sunar.

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.

Yapısal Kırılmalı NARDL
ARIMA Modeli (Otokorelas…Engle-Granger Eşbütünleş…Doğrusal Olmayan ARDL (N…Yapısal Kırılmalı ARDL S…Vektör Hata Düzeltme Mod…Zivot-Andrews Yapısal Kı…

Ne zaman kullanılır

Zaman seriniz birden fazla rejimi güvenilir bir şekilde tahmin etmeye yetecek kadar uzun olduğunda (tipik olarak en az 60-100 gözlem), değişkenler arasındaki ilişkinin bir veya daha fazla tarihsel bölümde değiştiği teorisi veya görsel incelemesi önerildiğinde ve ekonomik mantık, bağımsız değişkendeki pozitif ve negatif değişimlerin simetrik etkileri olmayabileceğini ima ettiğinde Yapısal Kırılmalı NARDL kullanın. Yaygın uygulamalar, enerji-büyüme bağlantısı çalışmaları, döviz kuru geçişkenliği ve politika değişikliği dönemlerini kapsayan finansal kalkınma-büyüme bağlantılarını içerir. Örneklem kısa olduğunda (~50 gözlemden az kırılma kırpmasından sonra), kırılma beklentisi için teorik bir temel olmadığında veya bağımsız değişkenler I(2) olduğunda bu yaklaşımı kullanmayın — ARDL sınır çerçevesi yalnızca I(0) veya I(1) değişkenleri gerektirir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Makroekonomik ve finansal zaman serilerinin yaygın özelliklerinden ikisi olan doğrusal olmama (asimetri) ve parametre istikrarsızlığını (yapısal değişim) birlikte yakalar.
  • Sınır testi yaklaşımı, bağımsız değişkenler I(0) ve I(1) karışımı olduğunda geçerliliğini korur, entegrasyon derecelerini önceden sınıflandırma ihtiyacını ortadan kaldırır.
  • Endojen kırılma tespiti, bilinen tarihlerde kırılmalar dayatmaya kıyasla ön test yanlılığını azaltır.
  • Dinamik çarpanlar, rejime ve şokun işaretine göre ayarlama yolu ve yakınsama hızının sezgisel, grafiksel bir özetini sunar.
  • Yapısal kırılmalar gerçekten mevcut olduğunda ve göz ardı edildiğinde standart ARDL veya NARDL'den daha sağlam uzun dönem tahminleri.
Sınırlılıklar
  • Yeterince uzun bir zaman serisi gerektirir; kırılmaları her rejimde 50 gözlemden az ile tahmin etmek güvenilmezdir.
  • Kırılmaların sayısı ve konumu dikkatlice seçilmelidir; kırılmaları aşırı belirlemek parçalanmış rejimlere ve serbestlik derecesi kaybına yol açar.
  • NARDL sınır testleri için yaygın olarak kabul görmüş kırılmaya göre ayarlanmış kritik değer tabloları mevcut değildir; uygulayıcılar genellikle Pesaran et al. standart tablolarına güvenirler, bu da uygun olmayabilir.
  • Birden fazla kırılmayı otomatik gecikme seçimi ve asimetri testi ile birleştirirken hesaplama açısından yoğundur, bu da spesifikasyon arama yanlılığı riskini artırır.
  • I(2) değişkenleri sınır testi prosedürünü geçersiz kılar; birim kök ön testleri esastır.

SSS

Kaç yapısal kırılma seçeceğimi nasıl belirlerim?

Kırılma sayısını belirlemek için Bai ve Perron (2003) gibi resmi testleri sıralı olarak kullanın veya bilgi kriterlerini (BIC/LWZ) uygulayın. Kırılma sayısını örneklem boyutunun güvenilir bir şekilde destekleyebileceği sayıyla sınırlayın — kabaca bir kılavuz olarak, her rejim en az 20-30 gözlem içermelidir.

Serim I(2) ise Yapısal Kırılmalı NARDL kullanabilir miyim?

Hayır. ARDL sınır testi yaklaşımı, tüm değişkenlerin en fazla I(1) olmasını gerektirir. Herhangi bir değişken I(2) ise, I(1) elde etmek için birinci fark almak veya farklı bir eşbütünleşme çerçevesine geçmek gerekir.

Kırılma kuklaları ile sınır testi için hangi kritik değerleri kullanmalıyım?

Çoğu uygulamalı makale, bir mihenk taşı olarak standart Pesaran, Shin & Smith (2001) veya Narayan (2005) kritik değerlerini kullanır, ancak kırılma kuklalarının F-istatistiğinin dağılımını değiştirdiğini unutmayın. Bazı çalışmalar daha fazla doğruluk için bootstrap kritik değerlerini kullanır.

Yapısal Kırılmalı NARDL, standart NARDL'den nasıl farklıdır?

Standart NARDL, örneklem boyunca parametre istikrarını varsayar. Yapısal Kırılmalı NARDL, bir veya daha fazla tahmin edilmiş tarihte kırılma kuklaları ile modeli genişleterek, uzun dönemli ilişkinin kesme noktasının, eğiminin veya eğiminin kaymasına izin verir, böylece rejim değişiklikleri olduğunda yanlı ve tutarsız tahminlerden kaçınılır.

Kırılma tarihini tahmin etmek yerine dayatmak uygun mudur?

Bilinen bir kırılma tarihini (örneğin, 2008 mali krizi) dayatmak, güçlü bir ön gerekçe olduğunda kabul edilebilirdir ve ön testten kaçınır. Kırılma zamanlaması belirsiz olduğunda endojen arama tercih edilir, ancak tahmin edilen kırılma konumu hakkında ek belirsizlik getirir ve şeffaf bir şekilde raporlanmalıdır.

Kaynaklar

  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. 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 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/structural-break-nardl

İlişkili yöntemler

ARIMA Modeli (Otokorelasyonlu Entegre Hareketli Ortalama)Engle-Granger Eşbütünleşme TestiDoğrusal Olmayan ARDL (NARDL) ModeliYapısal Kırılmalı ARDL Sınır TestiVektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)Zivot-Andrews Yapısal Kırılma Testi

Hangi yöntem?

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

  • ARIMA Modeli (Otokorelasyonlu Entegre Hareketli Ortalama)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Engle-Granger Eşbütünleşme TestiEkonometri↔ karşılaştır
  • Doğrusal Olmayan ARDL (NARDL) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Yapısal Kırılmalı ARDL Sınır TestiEkonometri↔ karşılaştır
  • Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Zivot-Andrews Yapısal Kırılma TestiEkonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Yapısal Kırılmalı ARDL Sınır TestiDoğrusal Olmayan ARDL (NARDL) ModeliDoğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Gecikme Modeli (NARDL)Doğrusal Olmayan ARDL (NARDL) Sınır TestiSağlam Doğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Gecikme (Sağlam NARDL) ModeliFourier NARDL (Fourier NARDL)Panel Doğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Gecikme (Panel NARDL) ModeliDoğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Geriye Yayılım (NARDL) Modeli

İlgili referans kavramlar

EconometricsTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerFinancial EconometricsEkonometrik ModellemeMatematiksel ve Nicel YöntemlerÇok Denklemli veya Eş Anlı Denklem Modelleri • Çok Değişkenler

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

ScholarGate — Structural Break NARDL (Structural Break Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/structural-break-nardl · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Shin, Yu & Greenwood-Nimmo (NARDL base); structural break extensions by subsequent applied researchers
Year
2014–2018
Type
Nonlinear cointegration with structural breaks
DataType
Time series (univariate or multivariate), continuous
Subfamily
Econometrics / time series
İlişkili yöntemler
ARIMA Modeli (Otokorelasyonlu Entegre Hareketli Ortalama)Engle-Granger Eşbütünleşme TestiDoğrusal Olmayan ARDL (NARDL) ModeliYapısal Kırılmalı ARDL Sınır TestiVektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)Zivot-Andrews Yapısal Kırılma Testi
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