尊敬的用户,var模型和结构var模型是两种不同的时间序列模型,它们的区别在于模型的参数个数和模型的复杂度。var模型是一种多元时间序列模型,它假设各个时间序列之间存在相互影响的关系,即一个时间序列的变化会影响其他时间序列的变化。var模型的参数个数与时间序列的维度有关,当时间序列的维度较大时,var模型的参数个数...
压力VAR:这个VAR和上面那个的区别就是在于样本的选择的不同,压力VAR要求的样本数据是对应的金融变量在样本展望期内表现比较差的数据计算出的VAR VAR的精度:所谓精度其实是取决我们对于对于损失总体分布的估计,由于我们的样本有限,所以总是会存在误差,所以我们这里就是通过假设整体的损失分布为某个分布,并据此来计算出所...
上式中,等号右侧不再包含变量的当期值,称为「VAR模型的标准形式」,而包含当期值的形式称为「结构性VAR模型」。 变量当期值之间的相关性被隐藏在模型残差之中。因为, 显然,若变量的当期值之间存在联系,即和至少有一个不为0,则和必然相关;反之,若变量的当期值不存在相互影响,则和也不相关。 此外,模型中还可加...
VAR模型，即向量自回归模型。VAR模型是一种统计方法，主要用于分析多个时间序列变量之间的相互影响。该模型不考虑变量之间的因果关系，而是通过数据本身的特性揭示它们之间的动态联系。其具体结构和特性体现在以下几个方面：一、模型的基本构成 VAR模型是基于数据的统计性质构建的，它将系统中的每一个内生变量...
VAR模型，即向量自回归模型，是一种动态计量经济模型。它是基于数据的统计性质，以多变量时间序列数据为研究对象，通过构建模型来描述这些变量之间的相互影响关系。VAR模型的核心在于它考虑了多个变量之间的相互影响，并捕捉这些变量之间的动态关系。这一模型主要用于分析经济指标的动态特征及其之间的相互影响。...
为了进行对比,我们写出结构VAR(SVAR),两者明显的区别在于SVAR中有了其他变量的当期值。SVAR可以转化成简约式VAR,转换过程也比较简单。我们把Zt方程代入Xt方程里,然后进行简单的移项和合并,就可以得到Xt的表达式,同理,我们可以把Xt方程代入Zt的表达式,进行相同的操作从而得到Zt的表达式。然后,我们就得到了Xt和Zt关于他们...
VAR模型的进一步应用包括结构VAR（Structural VAR），它通过识别技术分离出不可观测的经济冲击对各变量的...
VAR模型只能描述各个内生变量 y_t 的动态形成过程,着重的是内生变量的“跨期”相关性,并不考虑内生变量的“同期”相关性,因此无法呈现内生变量之间的“因果关系”。 而采用结构型VAR模型(SVAR),则可以根据相关理论设定变量之间的因果关系 *- 评论:
向量自回归（VAR）模型是一种用于预测相互关联的时间序列系统的工具，同时也是分析随机扰动对变量系统动态影响的手段。VAR方法构建模型时，将系统中的每个内生变量视为系统内所有内生变量的滞后值函数，以此来避开结构化模型的需求。Engle和Granger（1987a）指出，两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能表现...