Regression model

Faktorově augmentovaná vektorová autoregrese (FAVAR)

FAVAR je vícerozměrný časový model, který nejprve komprimuje informace z velmi velkého souboru proměnných do několika společných faktorů, a poté tyto faktory spolu s pozorovanými proměnnými zahrne do vektorové autoregrese. Byl zaveden Bernankem, Boivinem a Eliaszem v roce 2005 ke studiu měnové politiky s využitím stovek makroekonomických ukazatelů najednou.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

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

Odkazuje sem

ScholarGateFAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregression). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/favar · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026