Vecteur avec valeurs de départ pour les paramètres à optimiser. Utilisez ceci dans l`équation originale de l`évolution pour obtenir je recommande vivement ce livre: H. Lutkepohl & M. Kratzig. Économétrie en série temporelle appliquée. Cambridge University Press, The Edinburgh Building, Cambridge 2, 2RU, Royaume-Uni, 2004. peuvent avoir des éléments hors diagonale non nuls, permettant ainsi une corrélation non nulle entre les termes d`erreur. . Logique, test de LR sur-identification, le résultat est défini sur NULL pour le système juste-identifié. .

Un var avec p gal peut toujours être réécrit de façon équivalente en tant que var avec un seul décalage en redéfinissant correctement la variable dépendante. La transformation équivaut à empiler les décalages de la variable VAR (p) dans la nouvelle variable dépendante VAR (1) et à ajouter des identités pour compléter le nombre d`équations. J`ai de la difficulté à comprendre l`autorégression vectorielle structurelle (SVAR). J`ai quelques livres à ce sujet, et je les ai lus, mais je ne peux toujours pas saisir l`idée derrière ce concept. Quelqu`un peut-il m`expliquer le caractère distinctif de SVAR par rapport à un VAR en mots simples? Dans quelles situations une SVAR est-elle plus appropriée qu`une simple VAR? L`autorégression vectorielle (VAR) est un modèle de processus stochastique utilisé pour capturer les interdépendances linéaires entre plusieurs séries chronologiques. Les modèles VAR généralisent le modèle autorégressif univarié (modèle AR) en autorisant plus d`une variable évolutive. Toutes les variables d`un VAR entrent dans le modèle de la même manière: chaque variable a une équation expliquant son évolution en fonction de ses propres valeurs décalées, des valeurs décalées des autres variables de modèle et d`un terme d`erreur. La modélisation VAR ne nécessite pas autant de connaissances sur les forces influençant une variable que les modèles structurels avec des équations simultanées: la seule connaissance préalable requise est une liste de variables qui peuvent être hypothéquées pour se répercutant intertemporellement. Le formulaire VAR (1) équivalent est plus pratique pour les dérivations analytiques et permet des déclarations plus compactes. Breitung, J., R.

brnn et h. lhl (2004), modélisation autorégressive vectorielle structurelle et réponses impulsives, dans H. lHL et M. krTZIG (éditeurs), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, Cambridge. Pour l`estimation de Blanchard-Quah, LRIM est la matrice d`impact estimée à long terme; pour tous les autres modèles SVAR LRIM est NULL. Réel, valeur de convergence de l`algorithme (utilisé si estmethod = “notation”). Considérez le cas de premier ordre (c.-à-d., avec un seul décalage), avec l`équation de l`évolution Notez que toutes les variables doivent être du même ordre d`intégration. Les cas suivants sont distincts: Christopher Sims a préconisé des modèles VAR, critiquant les revendications et les performances d`une modélisation antérieure en économétrie macroéconomique.

Il recommanda des modèles VAR, qui étaient auparavant apparus dans les statistiques chronologiques et dans l`identification du système, une spécialité statistique de la théorie du contrôle [6]. Les Sims préconisent des modèles VAR comme une méthode sans théorie pour estimer les relations économiques, ce qui constitue une alternative aux «restrictions d`identification incroyables» dans les modèles structurels. les modèles VAR sont également de plus en plus utilisés dans la recherche en santé pour l`analyse automatique des données du journal [7] ou des données des capteurs. Un VAR (1) dans deux variables peut être écrit sous forme matricielle (notation plus compacte) car les restrictions fondées sur la théorie sont imposées sur les relations entre les variables et le reste de la dynamique variable sont considérés comme des chocs exogènes. Dans un VAR simple, aucune restriction n`est imposée à l`avance et les coefficients des valeurs décalées des variables incluses sont identifiés. Integer, nombre maximal d`itération (utilisé si estmethod = “notation”). . Cet estimateur est cohérent et asymptotiquement efficace. Il est en outre égal à l`estimateur de probabilité maximale conditionnelle.

[4] en écrivant la première équation explicitement et en passant Y2, t sur le côté droit on obtient selon la série de temps appliquée de Lütkepohl`s économétrie, la différence entre la var simple et la VAR structurelle est qu`au lieu d`identifier les coefficients, l`identification se concentre sur les erreurs du système, qui sont interprétées comme des chocs exogènes (combinaisons linéaires).