G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第7問: 時系列データの自己回帰モデル（ARモデル）とベクトル自己回帰モデル（VARモデル）の説明として、最も適切なものはどれか。

肢4が正解です。Forecasting: Principles and Practice（Hyndman・Athanasopoulos、第3版）は、自己回帰モデルを、予測したい変数の過去の値の線形結合で予測するモデル（変数の自分自身への回帰）とし、次数 p のモデル AR(p) を y_t = c + φ1y_(t−1) + … + φp y_(t−p) + ε_t と書きます。

VARモデルは複数の時系列を扱い、変数ごとの式の右辺に、系のすべての変数の過去の値（ラグ）を入れて、変数どうしが互いに影響する関係を表します。

肢1は通常の回帰の説明です。

肢2は逆で、一方向の関係しか表せない従来のモデルの限界を解消するのがVARです。肢3の p は、使う過去の値の数（ラグの次数）です。