Regression model

Hồi quy ngưỡng

Hồi quy ngưỡng là một mô hình phi tuyến tính, chuyển đổi chế độ, trong đó các tham số hồi quy nhận các giá trị khác nhau ở trên và dưới một giá trị ngưỡng ước tính của một biến ngưỡng. Khung phân tách mẫu và ước tính ngưỡng được phát triển bởi Bruce E. Hansen (2000) và được sử dụng rộng rãi cho dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu bảng với các điểm đứt gãy cấu trúc và các mối quan hệ phụ thuộc chế độ.

Áp dụng với EconMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Hồi quy ngưỡng

Kiểm định giới hạn ARDL…Mô hình Tự hồi quy Phân…Hồi quy Bình phương Tối…Mô hình Hiệu ứng Cố định…Hồi quy Quantile Hồi quy không gian (Mô h…Phân tích Dữ liệu Bảng v…TAR / SETAR: Tự hồi quy…Mô hình Tham số Thay đổi…

Nguồn tài liệu

Hansen, B. E. (2000). Sample Splitting and Threshold Estimation. Econometrica, 68(3), 575-603. DOI: 10.1111/1468-0262.00124 ↗

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 1). Threshold Regression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/threshold-regression

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.

Kiểm định giới hạn ARDL (Kiểm định giới hạn Pesaran)Kinh tế lượng↔ compare
Mô hình Tự hồi quy Phân phối Trễ Phi tuyến (NARDL)Kinh tế lượng↔ compare
Hồi quy Bình phương Tối thiểu Thông thường (OLS)Kinh tế lượng↔ compare
Mô hình Hiệu ứng Cố định Dữ liệu BảngKinh tế lượng↔ compare
Hồi quy QuantileKinh tế lượng↔ compare

Compare side by side →

Được tham chiếu bởi

Hồi quy không gian (Mô hình độ trễ không gian và Mô hình sai số không gian)Phân tích Dữ liệu Bảng với Đứt gãy Cấu trúc TAR / SETAR: Tự hồi quy ngưỡng cho chuỗi thời gian chuyển đổi chế độ Mô hình Tham số Thay đổi theo Thời gian NARDL (TVP-NARDL)

Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →