傳統的經濟計量方法是以經濟理論爲基礎來描述變量關係的模型。但是，經濟理論通常並不足以對變量之間的動態聯繫提供一個嚴密的說明，而且內生變量既可以出現在方程的左端又可以出現在方程的右端使得估計和推斷變得更加複雜。爲了解決這些問題而出現了一種用非結構性方法來建立各個變量之間關係的模型。本章所要介紹的向量自迴歸模型(vector autoregression， VAR)和向量誤差修正模型(vector error correction model， VEC)就是非結構化的多方程模型。
向量自迴歸(VAR)是基於數據的統計性質建立模型
VAR模型把系統中每一個內生變量作爲系統中所有內生變量的滯後值的函數來構造模型，從而將單變量自迴歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自迴歸模型。
VAR模型是處理多個相關經濟指標的分析與預測最容易操作的模型之一，並且在一定的條件下，多元MA和ARMA模型也可轉化成VAR模型。
VAR模型的一般表示
例如：
非限制性VAR
估計
參考資料：
向量自迴歸和向量誤差修正模型