Regression model
요인 증강 벡터 자기회귀 (FAVAR)
FAVAR는 매우 많은 변수로부터 정보를 몇 개의 공통 요인으로 압축한 다음, 이 요인들을 관측 변수와 함께 벡터 자기회귀에 포함시키는 다변량 시계열 모형입니다. 이 모형은 Bernanke, Boivin, Eliasz가 2005년에 수백 개의 거시경제 지표을 한 번에 사용하여 통화 정책을 연구하기 위해 도입했습니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Factor-Augmented Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/favar
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