ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Модель нелінійної авторегресії з розподіленим лагом (NARDL)×Регресія з порогом×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20142000
Автор методуShin, Yu & Greenwood-NimmoBruce E. Hansen
ТипAsymmetric cointegration / error-correction modelNonlinear regime-switching regression
Основоположне джерелоShin, Y., Yu, B. & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling Asymmetric Cointegration and Dynamic Multipliers in a Nonlinear ARDL Framework. In: Sickles, R. & Horrace, W. (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt. Springer. DOI ↗Hansen, B. E. (2000). Sample Splitting and Threshold Estimation. Econometrica, 68(3), 575-603. DOI ↗
Інші назвиnonlinear ARDL, asymmetric ARDL, Doğrusal Olmayan ARDL (NARDL)threshold model, regime-switching regression, sample splitting model, Eşik Değer Regresyonu (Threshold Regression)
Пов'язані45
ПідсумокThe NARDL model, introduced by Shin, Yu and Greenwood-Nimmo in 2014, extends the ARDL framework to capture asymmetric long-run and short-run relationships, testing whether positive and negative changes in a regressor affect the dependent variable differently.Threshold regression is a nonlinear, regime-switching model in which the regression parameters take different values above and below an estimated threshold value of a threshold variable. The sample-splitting and threshold-estimation framework was developed by Bruce E. Hansen (2000) and is widely used for time-series and panel data with structural breaks and regime-dependent relationships.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: NARDL Model · Threshold Regression. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare