向量自回歸模型
VAR模型，全稱為向量自回歸模型(Vector Autoregression Model)，是一種用於分析和預測多個相關經濟指標的時間序列數據模型。
VAR模型由克里斯多福·西姆斯(Christopher Sims)於1980年提出，它是一種非結構性方程組模型，不依賴於經濟理論，而是基於數據的統計性質來建立模型。在VAR模型中，每個內生變數被設定為系統中所有內生變數的滯後值的函式，從而將單變數的自回歸模型推廣到多元時間序列變數組成的「向量」自回歸模型。
VAR模型的特點是能夠估計並分析多個變數之間的動態關係，提供變數之間的互動效應、動態調整過程和衝擊回響等信息。它特別適用於預測相互聯繫的時間序列系統，以及分析隨機擾動對變數系統的動態衝擊。VAR模型的形式簡潔，估計方便，且在一定的條件下，多元MA和ARMA模型也可以轉化為VAR模型。
此外，需要注意的是，VAR與VaR（Value at Risk，即風險價值）是兩個不同的概念，不應混淆。VaR是一種用於量化在正常市場條件下，一定時期內所能承受的最大可能損失的統計技術，主要用於金融風險管理。