ScholarGate
Assistent
Regression model

Faktorforsterket vektorautoresjon (FAVAR)

FAVAR er en multivariat tidsseriemodell som først komprimerer informasjon fra et svært stort sett med variabler til noen få felles faktorer, og deretter inkluderer disse faktorene sammen med de observerte variablene i en vektorautoresjon. Den ble introdusert av Bernanke, Boivin og Eliasz i 2005 for å studere pengepolitikk ved å bruke hundrevis av makroøkonomiske indikatorer samtidig.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Factor-Augmented Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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

Referert av

ScholarGateFAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregression). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/favar · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026