TVP-VAR（Time-Varying Parameter Vector Autoregression）模型是一个时间变化参数的向量自回归模型。这种模型是在标准的向量自回归（VAR）模型的基础上发展而来，允许模型中的参数随时间变化，从而能更好地捕捉数据中的动态变化和潜在的结构断裂。
模型设定

决定每个参数随时间变化的具体形式。常见的假设是参数随时间的演化可以用随机游走或其他平稳过程来描述。

随机波动的建模（仅限于TVP-SV-VAR）

将模型结果应用于实际问题，如经济预测、政策分析等。对模型参数的变化进行解释，以理解变量之间的动态关系和可能的政策影响。