Je cherche à comprendre cela d'un point de vue managérial. Par exemple, si j'expliquais la régression linéaire, je dirais que c'est une ligne de meilleur ajustement à travers certains points de données et elle peut être utilisée pour prédire une valeur "y" pour une valeur donnée de "x". Y a-t-il une explication analogue pour VAR? Je n'ai pas une solide expérience en statistique.
Réponses:
S'il s'agit uniquement d'un point de vue managérial, le VAR est pratiquement identique à la régression linéaire. La principale différence est que dans VAR, vous avez plusieurs variables dépendantes au lieu d'une. Cela signifie qu'au lieu d'une régression linéaire, vous en avez plusieurs. Votre interprétation de la régression linéaire reste valide, car chaque régression VAR est généralement estimée à l'aide de l'OLS.
Comme dans la régression linéaire, dans VAR, il existe différentes choses que vous pouvez ou ne pouvez pas faire ou dont vous devez vous méfier. Mais ceux-ci seraient mieux expliqués si vous fournissiez une question plus précise.
Dans les modèles varois, au lieu d'utiliser plusieurs variables dépendantes, nous utilisons plusieurs variables indépendantes et leur effet sur une variable dépendante.