Autoregressive Distributed LagAn au

Autoregressive Distributed Lag
An autoregressive distributed lag (ARDL) model was developed and used with OLS regression analysis. Traffic was regressed onto similar explanatory variables as in prior models, but also onto lagged values of traffic. The inclusion of lagged values of the dependent variable (traffic) is done to account for the slow adjustment of supply (in the form of capacity) to changes in the explanatory variables. The applicability of this assumption is less reasonable for the U.S. domestic market as the barriers to expanding capacity are fewer than on international routes; the U.S. domestic market was therefore excluded from ARDL estimation16.
InterVISTAS experimented with the use of ‘prior period’ and ‘year over year’ lags. Although both showed some degree of success in controlling for these factors, ‘year over year’ lags had higher correlations with current traffic levels than ‘prior period’ lags, and were determined to be the preferred form of lagged variable.
The ARDL models used a formulation as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Autoregressive กระจายความล่าช้าแบบจำลอง autoregressive กระจายความล่าช้า (ARDL) ได้พัฒนา และใช้กับการวิเคราะห์การถดถอย OLS จราจรที่มีบนตัวแปรอธิบายเหมือนในรุ่นก่อนหน้า แต่ยัง ลง lagged ค่าของปริมาณการใช้ แล้วบัญชีสำหรับการปรับปรุงช้าของอุปทาน (ในรูปของกำลังการผลิต) การเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอธิบายรวม lagged ค่าของตัวแปรขึ้นอยู่กับ (จราจร) ความเกี่ยวข้องของของนี้เป็นน้อยเหมาะสมสำหรับตลาดในประเทศสหรัฐอเมริกาเป็นอุปสรรคเพื่อขยายกำลังการผลิตน้อยกว่าบนเส้นทางระหว่างประเทศ ประเทศสหรัฐอเมริกาจึงได้ถูกแยกออกจาก ARDL estimation16เบื้อง interVISTAS ด้วยการใช้ 'ก่อนรอบระยะเวลา' และ 'ปีปี' lags แม้ว่าทั้งสองพบว่าบางส่วนของความสำเร็จในการควบคุมในปัจจัยเหล่านี้ lags "ปีปี" มีความสัมพันธ์สูงกับระดับการจราจรปัจจุบันกว่า lags 'รอบระยะเวลาก่อน' และได้กำหนด ตัวแปร lagged แบบต้องรุ่น ARDL ใช้กำหนดมีดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัตกระจาย
อัตกระจายความล่าช้า การจราจรถดถอยลงบนตัวแปรอธิบายที่คล้ายกันในขณะที่รุ่นก่อน แต่ยังลงค่าล่าช้าของการจราจร รวมของค่าสัมปทานตัวแปรตาม การบังคับใช้ของสมมติฐานนี้มีความสมเหตุสมผลน้อยลงสำหรับตลาดในประเทศสหรัฐเป็นอุปสรรคในการขยายกำลังการผลิตจำนวนน้อยกว่าในเส้นทางระหว่างประเทศ ตลาดในประเทศสหรัฐจึงถูกกีดกันออกจาก
InterVISTAS ' และ' ล่าช้า แม้ว่าทั้งสองแสดงให้เห็นว่าระดับของความสำเร็จในการควบคุมปัจจัยเหล่านี้' ล่าช้ามีความสัมพันธ์สูงที่มีระดับการจราจรในปัจจุบันกว่า' ล่าช้าและได้รับการมุ่งมั่นที่จะเป็นรูปแบบที่ต้องการของตัวแปร รุ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวกระจายความล่าช้า
มีความล่าช้า ( ตัวกระจาย ardl ) รูปแบบการพัฒนาและใช้กับการวิเคราะห์ OLS Regression รถติดก็ถอยหลังไปยังตัวแปรอธิบายคล้ายรุ่นเดิม แต่ยังลงค่าสัมปทานของการจราจรรวมราคาค่าของตัวแปร ( การจราจร ) ทำบัญชีสำหรับการปรับตัวช้าของอุปทาน ( ในรูปแบบของความจุเพื่อการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอธิบาย . การประยุกต์ใช้สมมติฐานนี้เหมาะสมน้อยกว่าสหรัฐฯ ตลาดภายในประเทศเป็นอุปสรรคในการขยายความจุจะน้อยกว่าในเส้นทางระหว่างประเทศ สหรัฐอเมริกาตลาดภายในประเทศ จึงแยกออกจาก ardl estimation16 .
intervistas ทดลองใช้ของงวดก่อน ' และ ' ปี ' ล่าช้า แม้ว่าทั้งสองแสดงบางส่วนของความสำเร็จในการควบคุมปัจจัยเหล่านี้ ' ปี 4 ' มีความสัมพันธ์สูงกับระดับการจราจรในปัจจุบันกว่างวดก่อน ' ล่าช้า และมีความตั้งใจจะฟอร์มที่ต้องการของ lagged
ตัวแปรการ ardl แบบใช้สูตร ดังนี้