面板向量自回归模型（Panel Vector Autoregression, PVAR）和结构向量自回归模型（Structural Vector Autoregression, SVAR）是两种常用的经济时间序列分析方法，它们有以下区别：

数据类型：PVAR适用于面板数据，即包含多个交叉部分单位的面板数据集，例如跨国公司或地区数据。SVAR适用于单个观测序列的时间序列数据。

变量解释：在PVAR中，变量之间的关系是由数据决定的，没有明确的因果解释。而在SVAR中，可以通过理论假设或经济学模型来确定变量之间的因果关系。

结构冲击：SVAR将观测到的变量解释为一系列结构冲击的线性组合，每个冲击代表一个特定的经济冲击。这使得SVAR能够提供有关变量之间因果关系的更多信息。PVAR则没有结构冲击的概念。

估计方法：PVAR通常使用固定效应或随机效应模型进行估计。SVAR的估计可以基于最大似然估计、广义矩估计或贝叶斯方法等。

总的来说，PVAR适用于面板数据的描述性分析和预测，而SVAR适用于研究变量之间的因果关系和结构冲击分析。