II. Regressziós modellek - 4. Autoregressive Distributed Lag (ARDL) modell

Zdroj
ručne priradené
Pridané

Pozrieť na YouTube →

Preber si túto prednášku so svojou AI

Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.

Otvoriť AI: ChatGPT · Claude · Gemini

Zhrnutie prednášky

Video predstavuje model ARDL (Autoregressive Distributed Lag) ako súčasť regresných modelov v ekonometrii. Na rozdiel od VAR-u model akceptuje zmiešané vstupy integrované rádu 0 aj 1, dôležité je len to, aby nebol prítomný proces I(2). Nevýhodou oproti VAR/VECM je absencia impulzných odozvových funkcií, aspoň v EViews. Na príklade s eurovou sadzbou Euribor, inflačnou a produkčnou medzerou a umelou premennou pre úvery Európskeho mechanizmu stability sa v EViews overuje stacionarita ADF testom, odhaduje sa model s oneskoreniami zvolenými podľa Akaikeho kritéria a kontrolujú sa rezíduá. Nakoniec sa ukazuje tvar s korekciou chýb (ECM) a bounds test (Wald) na overenie dlhodobého vzťahu.

  • - ARDL pripúšťa vstupy I(0) aj I(1), nesmie však ísť o proces I(2).
  • - Hlavná výhoda: netreba ručne triediť premenné podľa rádu integrácie.
  • - Nevýhoda: oproti VAR/VECM chýba impulzná odozva, aspoň v EViews.
  • - Počet oneskorení sa vyberá podľa Akaikeho kritéria; tabuľka kritérií ukazuje aj ďalšie najlepšie modely.
  • - Po odhade sa kontroluje Durbin-Watsonova štatistika, normalita a autokorelácia rezíduí.
  • - Bounds/Wald test overuje dlhodobý vzťah; pri viacerých dlhodobých vzťahoch ARDL nie je vhodný.
  • - Model možno zapísať aj v tvare s korekciou chýb (ECM).

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.