传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。本章所要介绍的向量自回归模型(vector autoregression， VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model， VEC)就是非结构化的多方程模型。
向量自回归(VAR)是基于数据的统计性质建立模型
VAR模型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，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。
VAR模型是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一，并且在一定的条件下，多元MA和ARMA模型也可转化成VAR模型。
VAR模型的一般表示
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例如：
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非限制性VAR
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估计
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参考资料：
向量自回归和向量误差修正模型
传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严...
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由VAR的一般表达式： 关于VAR，见 [时间序列|VAR] VAR模型并没有给出变量之间当期相关关系的确切形式，...
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本文标题：时间序列|VAR
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