VAR和多元线性回归的本质区别就在于确定各变量关系的时候是否严格确定外生变量和内生变量。即方程关系的表达形式,多元 回归分析只是一元回归的简单扩展,属于单方程分析吗,而VAR属于多方程分析。
在多元线性回归分析中,方程左边是严格的因变量,方程右边的多个变量也是严格定义为自变量,而且自变量之间不存在自相关和线性关系,若是的话,则该回归方程的效果将严重降低或者结论是不正确的。
而在VAR模型中,各个变量是可以定义为互相影响的,它是一个系统,不严格区分自变量和因变量的,它把系统中每一个内生变量作为系统中所以内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型,它是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一。最典型案例的就是消费、投资、出口和国内生产总值这几个方程中,各个变量都会有相互关系,分析的时候只能用VAR模型。
也正是因为该系统里面各个变量的相互作用,所以在VAR中才可以做脉冲分析和方差分解,具体实现通过eviews可以非常方便的实现。
应该说,在多个变量的分析中除非你非常明确那个是自变量哪些是因变量,并且关系是线性的时候才用多元回归分析,一般都建议用VAR模型。
了解更多信息和详情请参考高铁梅的<计量经济分析方法与建模>第二版,清华大学出版社。
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