9.2 多元时间序列 (简述VECM, VAR)

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9.2 多元时间序列 (简述VECM, VAR) 9.2 多元时间序列：VECM与VAR模型多元时间序列分析处理的是多个时间序列之间的相互依赖关系。与单变量时间序列不同，多元时间序列模型允许我们捕捉变量之间的动态交互作用，并进行更复杂的预测和分析。本节将介绍两种常用的多元时间序列模型：向量自回归（VAR）模型和向量误差校正模型（VECM）。 9.2.1 向量自回归模型（VAR） 9.2.1.1 基本概念向量自回归（VAR）模型是一种用于捕捉多个时间序列之间线性相互依赖关系的统计模型。它将每个时间序列视为其自身过去值以及其他时间序列过去值的线性函数。模型形式一个p阶的VAR模型（VAR(p)）可以表示为：其中：是一个的向量，表示个时间序列在时间的观测值。