Ich möchte dies aus Managementsicht verstehen. Wenn ich zum Beispiel die lineare Regression erklären würde, würde ich sagen, dass sie eine Linie ist, die am besten durch einige Datenpunkte passt, und sie kann verwendet werden, um einen "y" -Wert für einen bestimmten Wert von "x" vorherzusagen. Gibt es eine analoge Erklärung für VAR? Ich habe keinen starken statistischen Hintergrund.
Antworten:
Wenn auch nur aus Managementsicht, ist VAR praktisch dasselbe wie lineare Regression. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Sie in VAR mehrere abhängige Variablen anstelle einer haben. Dies bedeutet, dass Sie anstelle einer linearen Regression mehrere haben. Ihre Interpretation der linearen Regression bleibt gültig, da jede VAR-Regression normalerweise mit OLS geschätzt wird.
Wie bei der linearen Regression gibt es auch bei VAR verschiedene Dinge, die Sie tun oder nicht tun können oder sollten. Diese lassen sich jedoch am besten erklären, wenn Sie eine genauere Frage stellen.
In Var-Modellen verwenden wir anstelle mehrerer abhängiger Variablen mehrere unabhängige Variablen und deren Auswirkungen auf eine abhängige Variable.