向量自回归模型（英语：Vector Autoregression model，简称VAR模型）是一种常用的计量经济模型，由计量经济学家和宏观经济学家克里斯托弗·西姆斯（英语：Christopher Sims）提出。它扩充了只能使用一个变量的自回归模型（简称：AR模型），使容纳大于1个变量，因此经常用在多变量时间序列模型的分析上。
VAR模型描述在同一样本期间内的个变量（内生变量）可以作为它们过去值的线性函数。
一个模型可以写成为：
其中：是 × 常数向量，是 × 矩阵。e是 × 误差向量，满足：
一个有两个变量的VAR(1)模型可以表示为：
或者也可以写为以下的方程组：
AR(p)模型常常可以被改写为模型。比如模型：
可以转换成一个模型：
其中是单位矩阵。
一个结构向量自回归（Structural VAR）模型可以写成为：
其中：是 × 常数向量，是 × 矩阵，ε是 × 误差向量。
一个有两个变量的结构VAR(1)可以表示为：
其中：
把结构向量自回归与的逆矩阵相乘：
让：
我们得到p-阶简化向量自回归（Reduced VAR）：
