Ridge Regression

Jest to sposób wykorzystania modeli bayesowskich w ramach VAR. Przed Lasso najczęściej stosowaną metodą wyboru zmiennych do uwzględnienia była selekcja stopniowa. W tym czasie regresja grzbietowa była najpopularniejszą alternatywną techniką stosowaną do poprawy dokładności przewidywania. Regresja grzbietowa poprawia błąd przewidywania poprzez zmniejszanie dużych współczynników regresji w celu zmniejszenia nadmiernego dopasowania, ale nie dokonuje wyboru zmiennych i dlatego nie pomaga uczynić modelu bardziej interpretowalnym.