ScholarGate
Asisten
Regression model

Autoregresi Vektor yang Diperkaya Faktor (FAVAR)

FAVAR adalah model deret waktu multivariat yang pertama-tama memadatkan informasi dari sekumpulan besar variabel menjadi beberapa faktor umum, kemudian memasukkan faktor-faktor tersebut bersama dengan variabel yang teramati ke dalam autoregresi vektor. Model ini diperkenalkan oleh Bernanke, Boivin, dan Eliasz pada tahun 2005 untuk mempelajari kebijakan moneter menggunakan ratusan indikator makroekonomi sekaligus.

Terapkan dengan EconMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

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

Dirujuk oleh

ScholarGateFAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregression). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/econometrics/favar · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026