Regression model
ベクトル自己回帰（VAR）モデル
ベクトル自己回帰（VAR）は、複数の相互依存する時系列を対称的に扱い、各変数が自身の過去の値と他のすべての変数の過去の値に依存するようにする多変量時系列モデルである。これは、Lütkepohl (2005) によって論じられた現代の複数時系列分析の標準的なツールであり、相互因果関係と結合ダイナミクスを捉えるために用いられる。
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出典
- Lütkepohl, H. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer. DOI: 10.1007/978-3-540-27752-1 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Vector Autoregression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/var-model
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- ARDL境界テスト（Pesaran境界テスト）計量経済学↔ compare
- ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル計量経済学↔ compare
- 最小二乗法 (OLS) 回帰計量経済学↔ compare
- ベクトル誤差修正モデル（VECM）計量経済学↔ compare
この手法を参照する項目
ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデルベイズ型ベクトル自己回帰（BVAR）BEKK-GARCH: 多変量条件付きボラティリティモデリング計算可能性一般均衡（CGE）モデル共和分検定（ヨハンセン／エングル・グレンジャー法）動的確率的汎用均衡（DSGE）モデル動的因子モデル因子増幅ベクトル自己回帰 (FAVAR)予測誤差分散分解 (FEVD)フーリエ構造ベクトル自己回帰 (Fourier SVAR) モデルフーリエ・戸田・山本型グレンジャー因果性検定Granger因果性検定インパルス応答関数 (IRF)ヨハンセンの共和分検定とベクトル誤差修正モデルMIDAS回帰：混合データ頻度を跨いだ予測非線形ARIMAモデル非線形自己回帰分布ラグモデル (NARDL)非線形Toda-Yamamoto因果性検定パネルベクトル自己回帰（Panel VAR）ロバスト・グレンジャー因果性検定ロバストベクトル自己回帰（Robust VAR）モデル構造的時系列モデル（基本構造モデル）構造的ベクトル自己回帰 (SVAR)閾値およびスムーズ遷移VAR（TVAR / STVAR）時間変動パラメータを用いた戸田・山本の因果性検定戸田-山本グレンジャー因果性テスト時間変動パラメータVAR (TVP-VAR)ベクトル誤差修正モデル（VECM）