主要内容
多变量模型
Cointegration分析，向量自动增加（var），矢量误差校正（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延伸，对研究其动态关系的响应变量系统。要调查响应系列的相互作用和可执行，您可以在系统中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，请测试您的反应系列以进行协整。如果响应系列没有表现出协整，则为该系列创建一个向量自动增加（var）模型。OuthoMetrics Toolbox™支金宝app持频率和贝叶斯VAR分析工具。如果响应系列展示协整，则为该系列创建矢量误差校正（VEC）模型。有关更多详细信息，请参阅矢量自动增加（var）模型。
- 协整分析
Engle-Granger协整测试，以及约翰森协整和约束测试 - 传染媒介自动增加模型
固定式多变量线性模型，包括外源性预测变量 - 矢量误差校正模型
包括协整关系和外源性预测变量的多变量线性模型 - 贝叶斯矢量自动投播模型
使用各种先前模型的varx模型系数和创新协方差矩阵的后估计和仿真
特色例子
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