Regression modelEconometrics / time series

Нелінійна модель авторегресії з розподіленим запізненням (NARDL)

Модель нелінійної АРДЗ (NARDL) розширює рамки тестування меж лінійної АРДЗ, дозволяючи асиметричні довгострокові та короткострокові взаємозв'язки. Розкладаючи пояснювальну змінну на її позитивні та негативні часткові суми, вона перевіряє, чи мають збільшення та зменшення регресора різні ефекти на залежну змінну — характеристика, яку лінійні методи коінтеграції не можуть охопити.

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 R. C. Sickles & W. C. Horrace (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt: Econometric Methods and Applications (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 Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-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
ScholarGateNonlinear NARDL (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-nardl · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026