Regression modelEconometrics / time series

Нелінійна авторегресійна (NAR) модель

Нелінійна AR-модель розширює класичну авторегресійну структуру, дозволяючи відображенню минулих значень до поточного значення слідувати довільній або перемикаючій режими нелінійній функції. Основні сімейства включають самозбуджувану порогову AR (SETAR), AR з гладким переходом (STAR) та AR на основі нейронних мереж, кожне з яких охоплює різні форми асиметрії, зміни режимів або гладкої нелінійної динаміки в одновимірних часових рядах.

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. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522201
  2. Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476462

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-ar-model

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

ScholarGateNonlinear AR Model (Nonlinear Autoregressive Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-ar-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026