แบบจำลองเวกเตอร์อัตถารวมเชิงโครงสร้าง (Structural Vector Autoregression: SVAR)
แบบจำลองเวกเตอร์อัตถารวมเชิงโครงสร้าง (SVAR) เป็นแบบจำลองอนุกรมเวลาหลายตัวแปรที่พัฒนาโดย Christopher Sims (1980) ซึ่งต่อยอดจากแบบจำลอง VAR รูปแบบลดทอน (reduced-form VAR) โดยการกำหนดข้อจำกัดเชิงระบุ (identifying restrictions) ที่มีแรงจูงใจทางเศรษฐศาสตร์ต่อความสัมพันธ์ร่วมสมัยระหว่างตัวแปรต่างๆ SVAR ช่วยให้นักวิจัยสามารถแยกแยะช็อกเชิงโครงสร้างที่เป็นอิสระต่อกัน (orthogonal structural shocks) และติดตามผลกระทบเชิงพลวัตเชิงสาเหตุผ่านฟังก์ชันการตอบสนองต่อแรงกระตุ้น (impulse response functions) และการแยกส่วนความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ (forecast error variance decompositions) ทำให้เป็นรากฐานสำคัญของเศรษฐศาสตร์มหภาคเชิงประจักษ์สมัยใหม่
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica, 48(1), 1–48. DOI: 10.2307/1912017 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Structural Vector Autoregression (SVAR). ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/svar
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.
- ฟังก์ชันการตอบสนองต่อแรงกระตุ้น (Impulse Response Function - IRF)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง Vector Autoregression (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare