Modelowanie wektorowej autoregresji (VAR) z czynnikami i zmiennymi w czasie (TVP-FAVAR)

TVP-FAVAR to hybrydowa struktura łącząca modelowanie VAR z czynnikami (factor-augmented VARs) z estymacją zmiennych w czasie parametrów za pomocą filtru Kalmana. Wprowadzony przez Bernanke et al. (2005) i udoskonalony przez Primiceriego (2005), ekstrahuje utajone czynniki ekonomiczne (np. „wspólny szok polityki monetarnej”) z danych o wysokiej wymiarowości, jednocześnie pozwalając współczynnikom VAR na stochastyczne ewoluowanie w czasie. Ta struktura ujmuje zarówno wzorce zredukowanej wymiarowości, jak i niestabilność strukturalną, co czyni ją idealną do badania ewoluujących reżimów polityki i dynamiki szoków.