Soy nuevo en el econometría/estadísticas. ¿Por qué son Vectores Autorregresivos (VAR) las ecuaciones considerado como una clase separada de los modelos en los libros de texto, aparte de ARs? ¿No es cierto que usted puede hacer una estimación de las ecuaciones de uno en uno y llegar a las mismas estimaciones en comparación con la estimación de las ecuaciones simultáneamente? Por qué incluso los llaman a los VARs en lugar de decir "tenemos varios modelos AR"?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Richard Hardy
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Primero de todo, varios AR normalmente significaría que sólo propia de los gal se incluyen como regresores en cada ecuación. Mientras tanto, los rezagos de otras variables endógenas se incluyen, además de los propios rezagos en el VAR.
Respecto a la estimación: técnicamente, usted puede, de hecho, la estimación del VAR mediante la ecuación por ecuación por MCO. Sin embargo, no siempre tiene que ser la eficiente manera de hacerlo. Por lo general, un factible GLS estimación de la eficiencia.
Una notable excepción cuando sea factible GLS no mejora en la ecuación por ecuación por MCO es cuando el conjunto de regresores (el lado derecho variables) son los mismos en cada ecuación en el sistema. Otra excepción es cuando los términos de error están correlacionados a través de ecuaciones.
La mayoría de los libros de texto que cubren VAR modelos en cuenta estas cuestiones y proporcionar un análisis más detallado que el de aquí.
Daniel
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Son vectores autoregressions porque el residual de la matriz de covarianza y el coeficiente de la matriz de covarianza puede tener (pero no siempre) las relaciones entre los residuos/coeficientes de las diferentes ecuaciones. En realidad, esto es algo que puede introducir en su previa, o parametrizar su función de probabilidad para tomar estas cruz-ecuación en cuenta las relaciones.
