ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Нелінійний МНК (Нелінійний метод найменших квадратів)×Модель нелінійної АРДЛ (NARDL)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи1974–19872014
Автор методуGallant (1987); Wooldridge (2010) for econometric treatmentShin, Yu & Greenwood-Nimmo
ТипNonlinear regression estimatorNonlinear cointegration model
Основоположне джерелоGallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471802600Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In R. C. Sickles & W. C. Horrace (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt: Econometric Methods and Applications (pp. 281–314). Springer. link ↗
Інші назвиnonlinear least squares, NLS, NLLS, nonlinear regressionNARDL, nonlinear bounds test, asymmetric ARDL, asymmetric cointegration model
Пов'язані55
ПідсумокNonlinear Ordinary Least Squares (NLS) estimates regression models in which the conditional mean function is nonlinear in the parameters. Like standard OLS it minimises the sum of squared residuals, but because no closed-form solution exists the estimator is found by iterative numerical optimisation. Under standard regularity conditions NLS is consistent and asymptotically normal.The Nonlinear ARDL (NARDL) model extends the linear ARDL bounds-testing framework to allow asymmetric long-run and short-run relationships. By decomposing the regressor into cumulative positive and negative partial sums, it tests whether increases and decreases in a variable exert different effects on the outcome — a feature especially relevant in financial and energy economics where positive and negative shocks rarely cancel out symmetrically.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Nonlinear OLS · Nonlinear ARDL. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare