Векторная авторегрессия с добавлением факторов (FAVAR)
FAVAR — это многомерная модель временных рядов, которая сначала сжимает информацию из очень большого набора переменных в несколько общих факторов, а затем включает эти факторы наряду с наблюдаемыми переменными в векторную авторегрессию. Она была предложена Бернанке, Бувином и Элиашем в 2005 году для изучения денежно-кредитной политики с использованием сотен макроэкономических индикаторов одновременно.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Factor-Augmented Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модель Марковских переключений режимов (MS-AR / MS-VAR)Эконометрика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Пороговая и плавнопереходная векторная авторегрессия (TVAR / STVAR)Эконометрика↔ compare
- Модель векторной авторегрессии (VAR)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →