ScholarGate
Assistent
Regression model

Faktoritega täiendatud autoregressiivmudel (FAVAR)

FAVAR on multivariantne aegridade mudel, mis esmalt surub kokku suure hulga muutujate informatsiooni üksikuteks ühisteks faktoriteks ning seejärel sisaldab neid faktoreid koos vaadeldud muutujatega autoregressiivmudelis. Selle võtsid 2005. aastal kasutusele Bernanke, Boivin ja Eliasz, et uurida rahapoliitikat, kasutades korraga sadu makroökonoomilisi näitajaid.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  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

Kuidas sellele lehele viidata

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

Sellele viitavad

ScholarGateFAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregression). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/econometrics/favar · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026