เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง VAR ไม่เชิงเส้น (Nonlinear VAR Model)× | Structural Vector Autoregression (SVAR)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1990s–2000s | 1980 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Tsay (1998); Krolzig (1997); Tong (1990) for threshold framework | Sims (1980); identification schemes by Blanchard & Quah (1989) |
| ประเภท≠ | Multivariate nonlinear time series model | Multivariate time series model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Tsay, R. S. (1998). Testing and modeling multivariate threshold models. Journal of the American Statistical Association, 93(443), 1188–1202. DOI ↗ | Blanchard, O. J., & Quah, D. (1989). The dynamic effects of aggregate demand and supply disturbances. American Economic Review, 79(4), 655-673. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | NLVAR, nonlinear vector autoregression, threshold VAR, TVAR | SVAR, structural vector autoregression, identified VAR, structural VAR model |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 4 | 5 |
| สรุป≠ | The Nonlinear VAR (NLVAR) model extends the standard vector autoregression by allowing the dynamic relationships among multiple time series to switch or change smoothly depending on an observed threshold variable, a latent regime state, or a smooth transition function. It is used when economic systems exhibit asymmetric responses, regime shifts, or state-dependent dynamics that a linear VAR cannot capture. | Structural VAR extends the reduced-form VAR by imposing economic theory-based restrictions that identify orthogonal structural shocks. This allows researchers to disentangle the causal effects of distinct economic disturbances — such as supply versus demand shocks — and trace their dynamic propagation through a system of variables via impulse response functions and forecast error variance decompositions. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|