Regression model
因子増幅ベクトル自己回帰 (FAVAR)
FAVARは、まず多数の変数から情報を少数の共通因子に圧縮し、次にそれらの因子を観測変数とともにベクトル自己回帰に組み込む多変量時系列モデルである。これは、2005年にBernanke、Boivin、Eliaszによって導入され、数百の経済指標を一度に分析して金融政策を研究するために用いられた。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Factor-Augmented Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/favar
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