向量基本模型 向量自回归模型应用举例

向量自回归模型（VAR模型）是由Christopher Sims提出的一种常用的计量经济模型。

这是AR模型的推广。VAR模型是利用模型中的所有当前变量对所有变量中的一些滞后变量进行回归。VAR模型是用来估计不受任何先验约束的联合内生变量之间的动态关系，也称为向量自回归模型。简而言之，就是用模型来描述向量之间的定量关系。这就引出了VaR的适用前提：①要能够进行回归，自然要求数据是稳定的，否则就会出现虚假回归；②回归发生在向量之间，向量之间需要有一定的关系（统计意义上的因果关系），因此需要通过格兰杰因果关系检验。格兰杰因果关系检验的前提要求数据是稳定的，因此首先要进行稳定性检验。

当然，格兰杰因果关系检验也需要滞后顺序的判断，滞后顺序的判断是完全不同的。有些方法甚至直接做出初始var判断（如果事先建立了因果关系检验，这样做也不错）。

。但是，ECM已将其在VaR中的名称更改为VEC。

这是模型的最后一步。

向量自回归模型应用举例 向量自回归模型 结构向量自回归模型

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