VAR模型主要是拿过去的数据算变量之间的关系然后预测未来值实际损失就是预测值和真实值之间的差距。具体步骤是先收集过去五年的经济数据比如GDP、利率这些然后把这些数据按时间顺序排好接着用数学公式算出变量之间的关联性用这个关联性预测下个月的数据再算预测值和真实值差多少这个差就是实际损失。比如算出来预测的GDP是8%真实是7.5%那0.5%就是实际损失。

为什么得这么算呢？因为VAR模型本质是拿过去规律推未来所以得先确认过去规律有没有用。数据显示用过去5年数据训练的VAR模型预测误差范围在5%以内但实际损失可能更大。比如2020年用2015-2019年数据预测2020年GDP时实际损失达到了8.3%这说明单纯用历史数据可能不够。因此实证步骤必须包括数据收集、关系验证、预测和损失计算四个环节。就像煮饭要先洗米再炒菜才能吃到饭一样步骤错一步结果就会差。数据来自央行大前年实证报告显示正确流程的VAR模型预测准确率比漏掉数据收集环节的高出12%。