Преимущества векторной авторегрессии по сравнению с другими моделями прогнозирования:

• Универсальность и простота применения. 2 Модели векторной авторегрессии применимы для прогнозирования ключевых макро- и микроэкономических показателей. 2
• Меньшее число параметров и менее строгие ограничения на их значения. 1 Это делает модели векторной авторегрессии полезными при возникновении трудностей со сбором исходной информации. 1
• Возможность учитывать одновременное влияние моделируемых показателей не только от их прошлых значений, но и от прошлых значений других коррелированных показателей. 3

Недостатки векторной авторегрессии:

• Большое количество коэффициентов, которое необходимо оценить с помощью статистических методов. 3 С ростом размерности прогнозируемого вектора показателей количество неизвестных коэффициентов нелинейно возрастает. 3
• Непростая процедура определения порядка модели. 5
• Чем больше переменных и больше лагов участвуют в модели, тем больше требуется данных для оценки параметров. 5
• Коэффициенты модели неинтерпретируемы. 5