[벡터자기회귀][VAR][경제이론][경제][경제학자]벡터자기회귀(VAR)의 개념, 벡터자기회귀(VAR)의 형태, 벡터자기회귀(VAR)의 사례, 벡터자기회귀(VAR)의 유의점 분석

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 벡터자기회귀(VAR)의 개념

Ⅲ. 벡터자기회귀(VAR)의 형태

Ⅳ. 벡터자기회귀(VAR)의 사례

Ⅴ. 벡터자기회귀(VAR)의 유의점

참고문헌

본문내용

Ⅰ. 개요
국민경제 전체를 분석대상으로 하는 계량모형의 경우, 경제주체들의 경제행위가 상호 연관성을 유지하면서 반복적으로 순환하는 과정을 소득의 발생과 처분으로 이루어지는 소득순환으로 파악하는 거시경제계량모형(macro-econometric model)과 기업상호간에 이루어지는 중간재의 매매거래인 산업간 순환을 주축으로 소득순환까지를 포괄하여 분석하는 산업연관모형(input-output model) 2가지 측면으로 개발되어왔다.
전자의 경우는 경기변동과 같은 경제의 순환적, 동태적 측면에 초점을 맞추어 경제정책 변수의 변화가 주로 물가, 성장률, 실업률, 투자, 국제수지 등과 같은 집계변수(aggregate variables)의 변동에 미치는 영향을 추정하고 예측하는 데에 활용되며, 거시경제이론에 기초하여 집계변수들 상호간의 관계를 추정예측하여 중단기적 경기순환과 추세 분석을 주목적으로 하고 있다.

<중 략>

Ⅴ. 벡터자기회귀(VAR)의 유의점
VAR모형에 의해서 예측을 할 수 있음은 두말할 나위 없다. 그러나 여기에서는 예측모형으로서의 역할을 설명하지 않았다. 그것은 2장에서 설명된바와 같이 VAR모형의 해가 개별 회귀방정식의 해와 같으므로 모든 개별 회귀방정식을 시차가 일정한 AR모형으로 고정한 VAR모형보다는 좀더 여러 가지 형태의 모형을 사용할 수 있는 연립방정식 체계ㅡ이 모형이 모형 적합도 측면에서 우수할 수 있으며, 이에 따라 예측력도 높을 수 있다는 생각 때문이다. 이 점은 Bayesian VAR모형의 모수에 제약을 가함으로써 어느 정도는 극복할 수 있다.

참고 자료

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