¿Qué es el modelo VAR en econometría?

El modelo VAR ha demostrado ser especialmente útil para describir el comportamiento dinámico de series temporales económicas y financieras y para realizar predicciones. A menudo proporciona pronósticos superiores a los de los modelos univariados de series temporales y a los elaborados modelos de ecuaciones simultáneas basados en teorías.

Evaluación de los modelos VAR de causalidad de Granger describen el proceso de generación conjunta de una serie de variables a lo largo del tiempo, por lo que pueden usarse para investigar relaciones entre las variables . La causalidad de Granger es un tipo de relación entre series temporales ( Granger , 1969).

Como su nombre lo indica, la causalidad de Granger no es necesariamente una causalidad verdadera. … Si tanto X como Y son impulsados por un tercer proceso común con diferentes retrasos, todavía se podría no rechazar la hipótesis alternativa de la causalidad de Granger . Sin embargo, la manipulación de una de las variables no cambiaría la otra.

La causalidad de Granger (1969) requiere que ambas series sean estacionarias .

La autorregresión vectorial ( VAR ) es un modelo estadístico que se utiliza para capturar la relación entre múltiples cantidades a medida que cambian con el tiempo. … Los modelos VAR generalizan el modelo autorregresivo de una sola variable (univariable) al permitir series temporales multivariadas. Los modelos VAR se utilizan a menudo en economía y ciencias naturales.

Granger también definió la causalidad instantánea , donde la capacidad de predecir la serie y se basa en. la historia de todas las variables observables se ve afectada por la omisión de la historia de x. Si “x causa y” y “y causa. x”, entonces hay una retroalimentación entre variables.

Un modelo de corrección de errores vectoriales (VEC) es un VAR restringido que tiene restricciones de cointegración incorporadas en la especificación, de modo que está diseñado para usarse con series no estacionarias que se sabe que están cointegradas.

Calcule el modelo VAR (p) utilizando MCO por ecuación y calcule el pronóstico con un período de anticipación para todas las variables en el VAR . Utilice los pronósticos de un período por delante para obtener los pronósticos de dos períodos por delante. Continúe iterando para obtener pronósticos de todas las variables en el VAR en el futuro.

Un VAR en forma reducida expresa cada variable como una función lineal de sus propios valores pasados, los valores pasados de todas las demás variables consideradas y un término de error no correlacionado en serie. … Los términos de error en estas regresiones son los movimientos “sorpresa” de las variables, luego de tomar en cuenta sus valores pasados.