Faktor-augmenteret vektorautoregressionsmodel (FAVAR)
FAVAR er en multivariat tidsseriemodel, der først komprimerer information fra et meget stort antal variable til få fælles faktorer, og derefter inkluderer disse faktorer sammen med de observerede variable i en vektorautoregressionsmodel. Den blev introduceret af Bernanke, Boivin og Eliasz i 2005 for at studere pengepolitik ved at anvende hundredvis af makroøkonomiske indikatorer samtidigt.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Factor-Augmented Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Markov regime-switching model (MS-AR / MS-VAR)Økonometri↔ compare
- Almindelig mindste kvadraters metode (OLS) regressionØkonometri↔ compare
- Tærskel- og jævn-overgangs VAR (TVAR / STVAR)Økonometri↔ compare
- Vektor Autoregression (VAR) ModelØkonometri↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →