Regression model

Factor-Augmented Vector Autoregression (FAVAR)

FAVAR হলো একটি বহুমাত্রিক সময়-সিরিজ মডেল যা প্রথমে একটি বৃহৎ চলকের সেট থেকে তথ্য কয়েকটি সাধারণ ফ্যাক্টরে সংকুচিত করে, তারপর সেই ফ্যাক্টরগুলিকে ভেক্টর অটোরেগ্রেশনে অন্তর্ভুক্ত পর্যবেক্ষণকৃত চলকগুলির পাশাপাশি রাখে। এটি ২০০৫ সালে Bernanke, Boivin এবং Eliasz কর্তৃক প্রবর্তন করা হয়েছিল শত শত সামষ্টিক অর্থনৈতিক সূচক একযোগে ব্যবহার করে মুদ্রানীতি অধ্যয়নের জন্য।

EconMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. 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
  2. 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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Factor-Augmented Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateFAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregression). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/econometrics/favar · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026