Regression modelEconometrics / time series

Тест граничних значень нелінійного АРДЛ (NARDL)

Тест граничних значень нелінійного АРДЛ, розроблений Шин, Ю та Грінвуд-Німмо (2014), розширює лінійну структуру АРДЛ для виявлення асиметричних довгострокових взаємозв'язків у часових рядах. Розкладаючи регресор на позитивні та негативні часткові суми, NARDL одночасно перевіряє наявність коінтеграції та оцінює окремі довгострокові ефекти для зростань та спадів — без вимоги, щоб усі змінні були інтегровані одного порядку.

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 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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test

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 ARDL bounds test (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-ardl-bounds-test · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026