5221向量自回归理论 向量自回归(VAR)常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机 扰动对变量系统的动态影响。 VAR方法通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后 值的函数来构造模型,从而回避了结构化模型的需要。一个VAR(p)模型的 数学形式是 A1y,+…+A,y+Bx (22.1) 这里y是一个维的内生变量,x,是一个d维的外生变量。A,、,A 和B是待估计的系数矩阵。E1是扰动向量,它们相互之间可以同期相关,但 不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关2 §22.1 向量自回归理论 向量自回归（VAR）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机 扰动对变量系统的动态影响。 VAR方法通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后 值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的需要。一个VAR(p) 模型的 数学形式是： (22.1) 这里 yt 是一个k 维的内生变量，xt 是一个 d 维的外生变量。A1 ,… ,Ap 和B是待估计的系数矩阵。t 是扰动向量，它们相互之间可以同期相关，但 不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关。 t t p t p Bxt t y = A y +  + A y + +  1 −1 −