VARとARIMAの違いは関連概念を切り分けるための考え方です。この記事では仕組み・役割・使いどころを押さえ、G検定で問われる判断ポイントとひっかけポイントを解説します。

gk time_series

G検定トップ ＞ VARとARIMAの違い【多変量 vs 単変量の最終比較】

まず結論

  • VAR（ベクトル自己回帰モデル） は、複数の時系列変数を同時に扱う多変量モデル。
  • ARIMA は、1つの時系列変数を対象とする単変量モデル。
  • G検定では 「変数の数」だけで即断する のが正解。

直感的な説明

  • ARIMA：
    👉「このデータ1本の流れだけを見て未来を予測」
  • VAR：
    👉「複数のデータが互いに影響し合う前提で未来を予測」

例：

  • ARIMA → 売上だけを予測
  • VAR → 売上・価格・広告費を同時に扱う

定義・仕組み

ARIMA

  • 対象：単一の時系列
  • 構成：
    • AR（過去の値）
    • MA（過去の誤差）
    • I（差分による定常化）
  • トレンドを含む時系列に対応可能

VAR

  • 対象：複数の時系列
  • 各変数が
    • 自分自身の過去
    • 他の変数の過去
      を説明変数として持つ
  • ARモデルを多変量に拡張したもの

👉 VARに「差分（I）」は必須ではない。

いつ使う？（得意・不得意）

ARIMA が向く

  • 1つの時系列データ
  • トレンドを含むデータ
  • 需要予測・売上予測

VAR が向く

  • 複数の経済指標
  • 相互依存関係の分析
  • マクロ経済モデル

G検定ひっかけポイント

  • ❌「ARIMAは複数変数を扱う」
  • ❌「VARは差分を必ず行う」
  • ❌「VARとARIMAは用途が同じ」

👉 単変量か多変量か を見る。

判断基準

  • 「複数の変数」「相互影響」 → VAR
  • 「1つの時系列」「トレンド」 → ARIMA
  • 「差分（I）」 → ARIMA

まとめ（試験直前用）

  • ARIMA：単変量・差分あり
  • VAR：多変量・相互影響
  • 最大の違いは変数の数
  • 用途と前提が異なる
  • 迷ったら変数数を見る

🔗 関連記事

🏠 G検トップに戻る