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楼主: zhangyu2009
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知道VAR(向量自回归模型)模型的优缺点和主要作用的请进来???(急!!!) [推广有奖]

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zhangyu2009 发表于 2009-12-26 12:45:13 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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有哪位高手能指点一下VAR模型的主要优缺点有哪些?还有他的主要作用?(请详述一下!不吝感谢啊!!!)
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关键词:向量自回归模型 向量自回归 自回归模型 回归模型 自回归 VaR 模型 优缺点 向量

回帖推荐

liming_xue 发表于5楼  查看完整内容

传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是,经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。1980年Sims 提出向量自回归模型(vector autoregression,VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model,VEC)就是非结构 ...

本帖被以下文库推荐

命运的咽喉是握在每个人自己的手中
leefey 发表于 2009-12-26 13:09:50 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
关于此方面的文献很多,Sims以及辩论方都有针对性地讨论,找来看看就很清楚了。靠这里回答,只能三言两语,怎能说明白?
埋头读书,静候佳音。

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财经csk 发表于 2009-12-26 16:04:17 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
QQ461498990

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可是上CNKI搜索相关论文,那里比较全啊

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liming_xue 发表于 2010-6-15 13:18:26 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是,经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。1980年Sims 提出向量自回归模型(vector autoregression,VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model,VEC)就是非结构化的多方程模型。

向量自回归(VAR)是基于数据的统计性质建立模型,VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有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模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型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,并且在一定的条件下,多元MA和ARMA模型也可转化成VAR模型,因此近年来VAR模型受到越来越多的经济工作者的重视。
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5# liming_xue
解释dehenhao
努力学习

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yangliyuan 发表于 2010-11-17 13:14:04 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
这个是提问吗?

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赵孜伟 在职认证  发表于 2011-8-6 12:37:53 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
我也想问问这个问题

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dxwsz 发表于 2013-11-15 20:16:31 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
同问啊 研究中 苦恼

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Advantages:
1. Do not need to specify which variables are endogenous or exogenous. All are  endogenous
2. VARs allow the value of a variable to depend on its own lags and the lags of other variables. Models thus offer a rich structure which may be able to capture more characteristics of the data.
3. Assuming there are no contemporaneous terms on the right-hand side of the VAR, OLS can be used separately on each equation to estimate the system. This is because all the variables on the RHS are pre-determined i.e., at time t they are known. It can be shown that OLS will be consistent, asymptotically efficient and asymptotically normal.
4. Forecasts generated by VARs are often better than conventional structural models
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