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面板向量自回归 （VAR） 模型 使用新的 xtvar 命令，现在可以拟合面板向量自回归 （VAR） 模型，以便在观察多个单元或面板随时间变化时分析相关变量的轨迹。 VAR 模型长期以来一直是多元时间序列分析的主要内容，但这些模型需要相对较长的序列。现在，您可以将相同的工具应用于面板数据，使用跨面板的观测值来补偿这些数据通常较短的跨度。您可以使用矩和模型选择标准以及 Granger 因果关系检验来评估模型。 您可以使用脉冲响应函数 （IRF） 来解释结果。 让我们看看它是如何工作的 执行面板数据 VAR 分析。 让我们加载数据并拟合模型。我们使用 xtvar 命令指定 lags（2） 选项，以在每个方程中包含每个因变量的两个滞后： 结果为 从面板数据 VAR 模型中解释原始系数并不是很有启发性，但 xtvar 的后估计命令使获得见解变得容易。 我
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