Regression modelNonlinear cointegration

Крос-секційна NARDL

CS-NARDL розширює модель нелінійної авторегресійної розподіленої затримки (NARDL) на панельні дані, фіксуючи асиметричні довгострокові та короткострокові взаємозв'язки, де позитивні та негативні зміни пояснювальних змінних мають диференційований вплив. Запропонована Shin et al. (2014) та адаптована для панелей, вона дозволяє досліджувати, як крос-секційні одиниці по-різному реагують на позитивні та негативні шоки, зберігаючи при цьому коінтеграційні взаємозв'язки. Цей підхід є важливим для розуміння економічних асиметрій на ринках товарів, монетарної трансмісії та ринках праці.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Джерела

  1. Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a system of nonlinear autoregressive distributed lag equations. Econometric Reviews, 33(1), 56-87. link
  2. Wold, E. N., Serrano, G., & Gunnvaldsson, A. (2023). Panel nonlinear ARDL and asymmetric effects. Journal of Econometric Methods, 12(1), 20220039. link

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/cs-nardl

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Згадується в

ScholarGateCS-NARDL (Cross-Sectional Nonlinear Autoregressive Distributed Lag). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/cs-nardl · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026