VAR 모형과 VECM 모형은 모든 변수는 내부의 원인으로 발생한다고 간주하고 분석하는 모형이다. VAR 모형은 공적분을 가정하지 않기에 불안정 시계열 분석이 취약한데 반해 VECM 모형은 그 단점을 일부 보완한 것이다.
기본적으로 VAR모형과 VECM모형은 모든 변수를 내생적인 변수라고 간주하고 이들간의 상호 연관성을 분석하는 모형이다. 하지만 VAR모형은 공적분의 존재를 가정하지 않기 때문에 불안정 시계열에 대한 분석에 있어 VECM모형에 비해 약점을 가지는 것으로 알려져 있다. 이는 변수의 고유 정보 소실 문제로 볼 수 있는데 불안정 시계열을 안정화 시키기 위해 차분을 가할 때 발생한다. 반면 VECM모형의 경우, 수준변수와 차분변수를 회귀방정식 내에 동시에 포함하여 분석하므로, 불안정 시계열이 공적분 관계를 가질 때, 각 시계열 변수 사이에 장기 균형관계 및 단기 동적구조 관계를 동시에 고려할 수 있어 VAR모형의 단점을 일부 보완한 모형이라 할 수 있다. 이에 오차수정모형은 오차수정항의 시차에 의해 제약을 받는 VECM 으로 귀결된다고 할 수 있다.