2025.01.07
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追蹤資料向量自我迴歸模型
向量自我迴歸 (VAR) 模型長期以來一直是多變量時間序列分析的主要內容，但這些模型需要相對較長的序列；追蹤資料 (panel-data) 利用跨panel的觀察值來彌補這類數據通常較短的時間跨度。在追蹤資料VAR模型中，每個應變數都被建模為其自身落後期、所有其他應變數的落後期、panel層級固定效應的函數，其他解釋變數也可以加入模型中；因此，追蹤資料VAR模型結合了動態追蹤資料估計的元素和時間序列VAR模型的元素。
StataNow的新指令xtvar可用於配適追蹤資料VAR模型，並且許多Stata事後估計工具可於xtvar後，用於診斷、檢定和解釋；例如，使用指令irf可獲得衝擊反應函數，查看內生變數的衝擊對其自身或其他內生變數的影響；使用指令vargranger進行Granger因果關係檢定。
來源：Panel-data vector autoregressive model
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