多變數自回歸模型

多變數自回歸模型是用自身多個變數做回歸變數的過程，即利用前期若干時刻的隨機變數的線性組合來描述以後某時刻隨機變數的線性回歸模型，它是時間序列中的一種常見形式。

基本介紹

• 中文名：多變數自回歸模型
• 外文名：Multivariable autoregressive model
• 學科：數學、統計學

前提

如果假定對因變數Y有k-1個解釋變數：，則k個變數的總體自回歸函式為：

其中，為常數項，為解釋變數的係數，u為隨機干擾項。

定義

多變數自回歸模型為：

其中，X(.)，U(.)為K維列問題，是K*K維繫數矩陣，其上標M表示它的值依賴於模型的階。