由VAR的一般表達式：

VAR

關(guān)于VAR，見 [時間序列|VAR]

VAR模型并沒有給出變量之間當(dāng)期相關(guān)關(guān)系的確切形式，即在模型的右端不含有當(dāng)期的內(nèi)生變量，而這些當(dāng)期相關(guān)關(guān)系隱藏在誤差項的相關(guān)結(jié)構(gòu)之中，是無法解釋的。

SVAR即指VAR模型的結(jié)構(gòu)式，即在模型中包含變量之間的當(dāng)期關(guān)系。

一、兩變量

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二、多變量

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三、模型識別

VAR模型存在參數(shù)過多的問題，為了解決這一參數(shù)過多的問題，計量經(jīng)濟學(xué)家們提出了許多方法。這些方法的出發(fā)點都是通過對參數(shù)空間施加約束條件從而減少所估計的參數(shù)。 SVAR模型就是這些方法中較為成功的一種。

在經(jīng)濟模型的結(jié)構(gòu)式和簡化式之間進行轉(zhuǎn)化時，經(jīng)常遇到模型的識別性問題，即能否從簡化式參數(shù)估計得到相應(yīng)的結(jié)構(gòu)式參數(shù)。

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（一）SVAR約束形式

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1.短期約束

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（二）長期約束

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短期約束和長期約束體現(xiàn)在脈沖響應(yīng)函數(shù)上，表現(xiàn)為： 短期約束意味著脈沖響應(yīng)函數(shù)隨著時間的變化將會消失，而長期約束則意味著對響應(yīng)變量未來的值有一個長期的影響。

參考資料：
向量自回歸和向量誤差修正模型