Regression modelEconometrics / time series
แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)
แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR) เป็นแบบจำลองอนุกรมเวลาหลายตัวแปร ซึ่งแต่ละตัวแปรจะถูกถดถอยกับค่าล่าช้าของตัวเองและค่าล่าช้าของตัวแปรอื่น ๆ ทั้งหมดในระบบ แบบจำลอง VAR ซึ่งเดิมเสนอโดย Sims (1980) เป็นทางเลือกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแทนแบบจำลองเศรษฐศาสตร์มหภาคเชิงโครงสร้างขนาดใหญ่ ได้กลายเป็นเครื่องมือมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์พลวัตในเศรษฐศาสตร์และการเงินเชิงประจักษ์
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+36 more
แหล่งอ้างอิง
- Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica, 48(1), 1–48. DOI: 10.2307/1912017 ↗
- Lütkepohl, H. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer. ISBN: 978-3540401728
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Vector Autoregression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/vector-autoregression
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.
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง ARMA (Autoregressive Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์ (Granger Causality Test)เศรษฐมิติ↔ compare
- Structural Vector Autoregression (SVAR)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองเวกเตอร์ปรับแก้ความคลาดเคลื่อน (VECM)เศรษฐมิติ↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
แบบจำลอง ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)แบบจำลอง ARMA (Autoregressive Moving Average)แบบจำลองออโตเรเกรสซีฟ (AR)แบบจำลอง Autoregressive (AR) แบบเบย์ (Bayesian AR Model)แบบจำลอง ARIMA แบบเบย์ (Bayesian ARIMA Model)แบบจำลอง ARMA แบบเบย์เซียนแบบจำลอง Bayesian DCC-GARCH (Bayesian DCC-GARCH)ความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Granger เชิงเบย์ (Bayesian Granger Causality)แบบจำลอง Bayesian Structural VAR (B-SVAR)การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบเบย์เซียน Toda-Yamamotoแบบจำลอง VAR แบบเบย์ (BVAR)แบบจำลอง DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)แบบจำลอง EGARCH (Exponential GARCH)แบบจำลอง Fourier DCC-GARCHการทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์แบบฟูเรียร์แบบจำลอง VAR แบบฟูเรียร์การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์ (Granger Causality Test)แบบจำลองมาร์คอฟสลับระบอบ (MS-AR / MS-VAR)แบบจำลองมาร์คอฟ-สวิตชิง มัลติแฟร็กทัลแบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA)แบบจำลอง GARCH แบบไม่เชิงเส้นการทดสอบเหตุผลแบบกรานเจอร์แบบไม่เชิงเส้นแบบจำลอง Nonlinear Structural Vector Autoregression (NL-SVAR)แบบจำลอง VAR ไม่เชิงเส้น (Nonlinear VAR Model)แบบจำลอง Panel ARIMAแบบจำลอง Panel ARMAแบบจำลอง Panel DCC-GARCHแบบจำลอง Panel GARCHแบบจำลองเวกเตอร์อัตถิปรายเชิงโครงสร้างแบบแผง (Panel SVAR)การถดถอยควอนไทล์บนควอนไทล์ (Quantile-on-Quantile (QQ) Regression)แบบจำลอง Dynamic Conditional Correlation GARCH ที่ทนทาน (Robust DCC-GARCH)แบบจำลอง Robust Structural Vector Autoregression (Robust SVAR)แบบจำลอง SARIMAแบบจำลอง DCC-GARCH การแบ่งส่วนโครงสร้างการเป็นเหตุเป็นผลกันแบบแกรนเจอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างStructural Break OLSการทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamoto ที่มีรอยเลื่อนเชิงโครงสร้างแบบจำลอง VAR ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง (Structural Break VAR Model)Structural Vector Autoregression (SVAR)แบบจำลองทีจีอาร์ซีเอช (TGARCH Model - Threshold GARCH)การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบกรานเจอร์ด้วยพารามิเตอร์ที่แปรผันตามเวลาแบบจำลองพารามิเตอร์แปรผันตามเวลา (TVP-VAR)การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamotoแบบจำลองเวกเตอร์ปรับแก้ความคลาดเคลื่อน (VECM)การทดสอบการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง Zivot-Andrews