VAR和多元线性回归的本质区别就在于确定各变量关系的时候是否严格确定外生变量和内生变量。即方程关系的表达形式，多元 回归分析只是一元回归的简单扩展，属于单方程分析吗，而VAR属于多方程分析。
   在多元线性回归分析中，方程左边是严格的因变量，方程右边的多个变量也是严格定义为自变量，而且自变量之间不存在自相关和线性关系，若是的话，则该回归方程的效果将严重降低或者结论是不正确的。
   而在VAR模型中，各个变量是可以定义为互相影响的，它是一个系统，不严格区分自变量和因变量的，它把系统中每一个内生变量作为系统中所以内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型，它是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一。最典型案例的就是消费、投资、出口和国内生产总值这几个方程中，各个变量都会有相互关系，分析的时候只能用VAR模型。
   也正是因为该系统里面各个变量的相互作用，所以在VAR中才可以做脉冲分析和方差分解，具体实现通过eviews可以非常方便的实现。
    应该说，在多个变量的分析中除非你非常明确那个是自变量哪些是因变量，并且关系是线性的时候才用多元回归分析，一般都建议用VAR模型。
   了解更多信息和详情请参考高铁梅的<计量经济分析方法与建模>第二版，清华大学出版社。
   希望我的回答对你有帮助也希望我的回答能物有所值！

多變量分析(multivariate analysis)是泛指同時分析兩個以上變數的計量分析方法。在實際的情況中，我們所關心的某種現象通常不只跟另一個變數有關係，比如會影響醫院績效的變數不只是醫院的屬性而已，可能還與醫院本身的經營策略、醫院所在的地區、健保給付方式等有密切關係，因此多變量分析應該對實際的研究工作較有幫助。不過多變量分析的數統推論與運算過程比較複雜，如果要靠人去進行相當費時費工，但是在電腦時代，這些繁複運算便不成問題，因此多變量分析漸漸被廣泛運用。

另在宏觀經濟的計量分析中，若只是使用大型聯立結構方程式模型，將可能產生兩樣缺失，由於這類模型是許多部份均衡的堆砌，沒有考慮到各個模型間的交付做用，另外為了估計的方便，在動態結構之設定上常會加入許多模型的確認條件(identification conditions)，這些條件往往缺乏理論基礎，也無法得到實證之支持，因此Sims(1980)針對這些缺失，提出了動態線性回歸式的VAR模型，以時間序列為主要依據，並權衡所有變數間的關係，多數用於金融資產波動性分析研究，及變數間的衝擊反應。
以上說明，請參考

学习了

多元回归模型是指分析变量之间的关系，一般我们会分为内生变量外生变量；而VAR把所有变量看成一个向量，所有变量在构造中等同地位，今天的向量取决于过去向量，所以不像多元回归那个自由；

kankan