决策者在决定政策行动时使用了大量变量。因此，希望在用于经济分析的模型中包括大的信息集。在这项调查中，回顾了向量自回归（VAR）模型中解释大变量集信息的方法。这可以通过聚合变量或将参数空间减少到可管理的维度来实现。因子模型减少了变量的空间，而大型贝叶斯VAR模型和面板VAR减少了参数空间。全球VAR采用混合方法。他们聚合变量并使用简约的参数化。所有这些方法都在本次调查中进行了讨论，尽管主要侧重于因子模型。
