Modele ardl

Est-il possible d`étudier la relation log-Run entre trois variables macro-économiques utilisant le modèle ARDL? La technique de co-intégration d`Engle-Granger Johansen devrait-elle être préférée au modèle ARDL lorsque nous traitons de trois variables? Après avoir exécuté le modèle ARDL, j`ai trouvé que c`est hétérokedastic, ce qui devrait être fait maintenant? Monsieur, pour ARDL si la fréquence des données est mensuelle, quel serait le nombre minimum d`observations requises? Mon objectif est la Forcasting. vous avez écrit ci-dessus que, s`il y a une relation de co-intégration, vous pouvez estimer un ARDL. comme je comprends, l`ARDL que nous estimons n`est rien d`autre qu`un OLS avec des décalages des variables impliquées. Donc, ma question à vous est peut les modèles dans les niveaux avec des variables décalées être utilisés pour la prévision? Ceci est particulièrement important puisque les variables sont non-stationnaires et donc, en cours d`exécution ne sera pas valide selon mes connaissances. Merci Dr, j`ai une question. Comment pouvons-nous résoudre le faible degré de risque de liberté dans ARDL pour les séries de courte durée? Cher Monsieur, je veux enquêter sur cette relation y = f (x, d) où y et x deux séries, y ~ i (2) et x ~ i (1) par le test ADF, d = veraible factice, de janvier 2003 à juin 2011 = 0, et de juillet 2011 à Dec 2013 = 1. Mes observations sont 132. je veux examiner la relation d`équilibre à long entre y et x, et l`impact de la factice vérifiable sur y. I obtenu aucune cointégration entre y et x, en utilisant la méthode de cointégration un modèle de correction d`erreur. S`il vous plaît comment puis-je analyseurs ces données en utilisant des modèles dynamiques tels que ARDL «Rappelez-vous une série est ~ i (2)» ou tout autre modèle. Merci non.

Si vous avez 2 variables, une i (1) et l`autre i (2), elles ne peuvent pas être cointégrées, par définition. En outre, les tests de limites ARDL ne peuvent pas être utilisés avec les données I (2), mais c`est un point différent. Un ARDL (lag Autoregressive-distribué) est parcimonieux le modèle distribué de lag infini. Le terme «autorégressive» montre que, avec l`obtention expliquée par le XT`, YT est également expliquée par son propre lag aussi. L`équation de ARDL (m, n) est la suivante: cher Monsieur, quelles sont les observations minimales requises pour l`estimation ARDL? Oui, vous pouvez légitimement estimer un modèle ARDL dans ce cas, mais ce n`est pas vraiment la bonne base pour les tests de causalité Granger. Salut, je voudrais étudier l`effet de l`inflation à l`échange en Amérique en utilisant l`approche ARDL mais le problème que cette série d`inflation et d`échange ne sont pas stationnaire et ont besoin de la deuxième écarts constatés d`être stationnaire. Je voudrais vous demander si je peux utiliser l`estimation de ARDL dans cette situa-Merci. Cependant, le modèle ARDL aborde le problème du décalage distribué plus efficacement que ces modèles.

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