主要内容
多元模型
协整分析、向量自回归（VAR）、向量误差修正（VEC）和贝叶斯VAR模型
多变量时间序列分析是单变量时间序列分析的一个扩展，用于研究响应变量系统的动态关系。为了研究响应序列的相互作用和共同运动，可以在系统的每个方程中包含所有响应变量的滞后。
要开始多变量时间序列分析，请测试您的响应序列的协整性。如果响应序列不显示协整，则为序列创建向量自回归（VAR）模型。计量经济学工具箱™ 支持frequentist和Bayesian VAR分析工具。如果响应序列显示协整，则为该序列创建向量误差校正（VEC）模型。有关详细信息，请参阅金宝app向量自回归（VAR）模型.
- 协整分析
Engle-Granger协整检验、Johansen协整和约束检验 - 向量自回归模型
包含外生预测变量的平稳多元线性模型 - 矢量误差修正模型
包含协整关系和外生预测变量的多元线性模型 - 贝叶斯向量自回归模型
使用VARX模型系数和协方差矩阵的各种先验模型进行后验估计和仿真
特色实例
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