auf Vektoren erweitertes Zeitreihenmodell, in dem Vektoren als Realisationen von AR(p)-Prozessen angenommen werden. Die Vektorautoregression ist ein sehr populäres Mittel der Ökonometrie seit dem einflußreichen Beitrag von Ch. A. Sims (Macroeconomics and Reality, Econometrica 1980, 1-48). In V.-Modellen geht man meistens davon aus, daß alle Variablenendogen sind und lediglich von ihren p Vergangenheitswerten abhängen. Deshalb unterliegen die V.-Modelle keinen so massiven a priori Restriktionen wie die Struktur ökonometrischer Modelle. Zudem sind V.-Modelle sehr einfach mit der gewöhnlichen Methode der kleinsten Quadrate zu schätzen. Mit Hilfe von V.-Modellen kann man auch Kausalitätstests einfach durchführen. Als Nachteil der Vektorautoregression sei neben den prinzipiellen Bedenken theoretischer Ökonometrie auch die Tatsache erwähnt, daß man schon bei wenigen endogenen Variablen und betrachteten Lags eine große Anzahl an Variablen in den Gleichungen enthält. Die Anzahl der Freiheitsgrade wird dementsprechend gering und man benötigt lange Zeitreihen. Die Vektorautoregression beschränkt sich deshalb meistens auf eher kleine Modelle. - Beiden Kritiken tragen die strukturellen V.-Modelle Rechnung. In diesen Modellen werden Restriktionen bzgl. verschiedener gelagter endogener Variablen getroffen, was sie den klassischen Mehrgleichungsmodellen (Ökonometrie 2) annähert.
