Regression modelEconometrics / time series

Надійний ARDL-тест на коінтеграцію

Надійний ARDL-тест на коінтеграцію є розширеною версією підходу тестування ARDL на коінтеграцію Песарана-Шина-Сміта (2001), який усуває дві його ключові слабкості: спотворення розміру за змішаних порядків інтеграції та проблему вироджених випадків. Він запроваджує три окремі тестові статистики — загальний F-тест та дві нові статистики Вальда для залежних та незалежних змінних — які оцінюються за допомогою критичних значень, згенерованих методом бутстрепу.

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. Sam, C. Y., McNown, R., & Goh, S. K. (2019). An augmented autoregressive distributed lag bounds test for cointegration. Economic Modelling, 80, 130-141. DOI: 10.1016/j.econmod.2018.11.001
  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). Robust Autoregressive Distributed Lag Bounds Test. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/robust-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
ScholarGateRobust ARDL bounds test (Robust Autoregressive Distributed Lag Bounds Test). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/robust-ardl-bounds-test · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026