Зокрема, якщо yt є залежною змінною, а x1,…,xk x 1, …, x k є k пояснювальними змінними, загальна модель ARDL(p,q1,…,qk) ( p , q 1 , … , q k ) є задано: yt=a0+a1t+p∑i=1ψiyt−i+k∑j=1qj∑lj=0βj,ljxj,t−lj+ϵt(1) (1) y t = a 0 + a 1 t + ∑ i = 1 p ψ i y t − i + ∑ j = 1 k ∑ l j = 0 q j β j , l j x j , t − l j + …3 квітня 2017 р.
Авторегресійна модель стаціонарності з розподіленою затримкою економетрична модель, яка використовується для аналізу довгострокових і короткострокових зв’язків між різними змінними часових рядів. Компонент AR в моделі ARDL представляє лаговані значення залежної змінної.
Модель авторегресії з розподіленим лагом. Модель ADL(p ,q ) припускає, що часовий ряд Yt може бути представлений лінійною функцією p його значень із запізненням та лагів q іншого часового ряду Xt : Yt=β0+β1Yt−1+β2Yt−2+⋯+βpYt−p+δ1Xt−1+δ2Xt−2+⋯+δqXt−q+ut.
Лінія лінійної регресії має рівняння виду Y = a + bX, де X — пояснювальна змінна, а Y — залежна змінна. Нахил лінії дорівнює b, а a — точка перетину (значення y, коли x = 0).
Припустимо, нескінченна модель розподіленого лага знаходиться у формі wj = (1-λ)λj 0 < λ < 1 – швидкість спадання. 0 < (1-λ) < 1 — швидкість коригування. Ця модель включає залежну змінну з відставанням, і вона є автокорельованою, оскільки помилка корелюється як υi = εi-λεi-1.
Зокрема, якщо yt є залежною змінною, а x1,…,xk x 1, …, x k є k пояснювальними змінними, загальна модель ARDL(p,q1,…,qk) (p, q 1, …, q k) є надано: yt=a0+a1t+p∑i=1ψiyt−i+k∑j=1qj∑lj=0βj,ljxj,t−lj+ϵt(1) (1) y t = a 0 + a 1 t + ∑ i = 1 p ψ i y t − i + ∑ j = 1 k ∑ l j = 0 q j β j , l j x j , t − l j + …