Model wektorowej autoregresji

Model wektorowej autoregresji (ang. vector autoregression) – model ekonometryczny. Zaproponowany przez Christophera Simsa w 1980 r. jako alternatywa wobec krytykowanej wówczas metodologii opracowanej przez Fundację Cowlesa. Podstawowe cechy modeli wektorowej autoregresji w kanonicznej formie to:

• wszystkie zmienne modelu są endogeniczne,
• nie występują sztuczne ograniczenia dotyczące liczby zmiennych występujących w pojedynczym równaniu (warunek wymiaru i rzędu),
• łatwość prognozowania,
• wysoki stopień niezależności od teorii (przez krytyków metodologia VAR określana była jako ateoretyczna makroekonomia).

Postać modelu VAR

Prosty model VAR o dwóch zmiennych i jednym opóźnieniu:

${\displaystyle x_{t}=\alpha _{x}+\beta _{x}x_{t-1}+\epsilon _{t},}$

${\displaystyle y_{t}=\alpha _{y}+\beta _{y}y_{t-1}+u_{t}.}$

gdzie ${\displaystyle \epsilon _{t}}$ i ${\displaystyle u_{t}}$ są zaburzeniami losowymi.

O składnikach losowych zakładamy, że są skorelowane między sobą w tym samym okresie a nieskorelowane pomiędzy okresami. Wystąpienie autokorelacji powoduje utratę przez model pożądanych własności, podobnie jak brak niektórych opóźnień w modelu.

Zobacz też

• model AR
• proces stochastyczny