Факторно-допълнена векторна авторегресия (FAVAR)
FAVAR е многовариантен модел на времеви редове, който първо компресира информация от много голям набор от променливи в няколко общи фактора, след което включва тези фактори заедно с наблюдаваните променливи във векторна авторегресия. Той е въведен от Бернанке, Бойвин и Елиас през 2005 г. за изследване на паричната политика, използвайки едновременно стотици макроикономически показатели.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Bernanke, B. S., Boivin, J. & Eliasz, P. (2005). Measuring the Effects of Monetary Policy: A Factor-Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) Approach. The Quarterly Journal of Economics, 120(1), 387-422. DOI: 10.1162/0033553053327452 ↗
- Stock, J. H. & Watson, M. W. (2002). Macroeconomic Forecasting Using Diffusion Indexes. Journal of Business & Economic Statistics, 20(2), 147-162. DOI: 10.1198/073500102317351921 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Factor-Augmented Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/favar
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Модел на Марковски превключващи се режими (MS-AR / MS-VAR)Иконометрия↔ compare
- Метод на най-малките квадрати (МНК)Иконометрия↔ compare
- Векторна авторегресия с праг и плавен преход (TVAR / STVAR)Иконометрия↔ compare
- Модел на векторна авторегресия (VAR)Иконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →