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方差分解和脉冲响应分析弄出来的结果，两者之间有什么关系呢？为什么我做多个变量的时候，脉冲响应分析的结果是负的，但方差分解出来的结果反而比较大呢？
载入中......
再加上一句，脉冲响应中有一个cholesky ordering 问题，选择顺序不一样，结果也会不一样，就会出现矛盾问题，通常都是要把影响效果最大的变量放在第一位。
本人认为，脉冲响应函数是分析当一个误差项发生变化或者模型受到某种冲击时对系统的动态影响，而方差分解描述的是VAR（VEC）模型中各变量的冲击对系统变量动态变化的相对重要性。
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不会是这样吧，应该具有一致性。
再加上一句，脉冲响应中有一个cholesky ordering 问题，选择顺序不一样，结果也会不一样，就会出现矛盾问题，通常都是要把影响效果最大的变量放在第一位。
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本帖最后由 haoyun010 于
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本人认为，脉冲响应函数是分析当一个误差项发生变化或者模型受到某种冲击时对系统的动态影响，而方差分解描述的是VAR（VEC）模型中各变量的冲击对系统变量动态变化的相对重要性。
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没有过不了的桥
楼上所说的正是各类教材中的经典语言，但是，我总觉得这种解释在逻辑上有点问题。脉冲响应与方差分解的结果往往并不一致，解释起来似乎自相矛盾。
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Eviews中VAR模型的操作脉冲响应分析和方差分解的实现.ppt33页
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Eviews中VAR模型的操作脉冲响应分析和方差分解的实现,脉冲响应和方差分解,脉冲响应 方差分解,eviews方差分解,eviews方差分解图,eviews脉冲响应分析,脉冲响应函数 eviews,eviews脉冲响应,eviews脉冲响应图纵轴,var方差分解
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* EViews统计分析基础教程 第11章 VAR模型和VEC模型
重点内容：
向量自回归理论
VAR模型的建立
Johansen协整检验
VEC模型的建立
一、向量自回归（VAR）模型 1.向量自回归理论 向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统，并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲击对经济变量所产生的影响。
滞后阶数为p的VAR模型表达式为 yt A1 yt-1 +A2 yt-2
+…+ Ap yt-p+B xt + μt 其中，yt为k维内生变量向量；xt为d维外生变量向量；μt是k维误差向量A1，A2，…，Ap，B是待估系数矩阵。 一、向量自回归（VAR）模型 1.向量自回归理论 滞后阶数为p的VAR模型表达式还可以表述为
上式称为非限制性向量自回归（Unrestricted VAR）模型，是滞后算子L的k w k 的参数矩阵。 当行列式det[A L ]的根都在单位圆外时，不含外生变量的非限制性向量自回归模型才满足平稳性条件。
一、向量自回归（VAR）模型 2.结构VAR模型（SVAR） 结构VAR是指在模型中加入了内生变量的当期值，即解释变量中含有当期变量，这是与VAR模型的不同之处。 下面以两变量SVAR模型为例进行说明。 xt b10 + b12zt +γ11xt-1
+γ12 zt-1 + μxt zt b20 + b21xt +γ21xt-1
+γ22 zt-1 + μzt 这是滞后阶数p 1的SVAR模型。其中，xt和zt均是平稳随机过程；随机误差项μxt和μzt是白噪声序列，并且它们之间不相关。系数b12表示变量的zt的变化对变量xt的影响；γ21表示xt-1的变化对zt的滞后影响。该模型同样可以用如下向量形式表达，即 B0 yt ? 0 +? 1 yt-1 + μt
一、向量自回归（VAR）模型 3. VAR模型的建立 选择“Quick”|“Estimate VAR…”选项，将会弹出下图所示的对话框。 该对话框包括三个选项卡，分别是“Basics”、“Cointegration”和“VEC Restrictions”， 后两个选项卡在VEC模型操
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Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
EViews统计分析基础教程第11章 VAR模型和VEC模型重点内容：? 向量自回归理论? VAR模型的建立? Johansen协整检验? VEC模型的建立EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型
1.向量自回归理论向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统， 并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲 击对经济变量所产生的影响。 滞后阶数为p的VAR模型表达式为 yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt其中，yt为k维内生变量向量；xt为d维外生变量向量；μt是k 维误差向量A1，A2，…，Ap，B是待估系数矩阵。EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型1.向量自回归理论滞后阶数为p的VAR模型表达式还可以表述为即上式称为非限制性向量自回归（Unrestricted VAR）模型， 是滞后算子L的k w k 的参数矩阵。 当行列式det[A(L)]的根都在单位圆外时，不含外生变量的非 限制性向量自回归模型才满足平稳性条件。EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型2.结构VAR模型（SVAR）结构VAR是指在模型中加入了内生变量的当期值，即解释变 量中含有当期变量，这是与VAR模型的不同之处。 下面以两变量SVAR模型为例进行说明。 xt=b10 + b12zt +γ11xt-1 +γ12 zt-1 + μxt zt=b20 + b21xt +γ21xt-1 +γ22 zt-1 + μzt 这是滞后阶数p=1的SVAR模型。其中，xt和zt均是平稳随机 过程；随机误差项μxt和μzt是白噪声序列，并且它们之间不相 关。系数b12表示变量的zt的变化对变量xt的影响；γ21表示xt-1 的变化对zt的滞后影响。该模型同样可以用如下向量形式表 达，即 B0 yt=? 0 +? 1 yt-1 + μtEViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型3. VAR模型的建立选择“Quick”|“Estimate VAR…”选项，将会弹出下图所示的 对话框。 该对话框包括三个选项卡，分别是“Basics”、 “Cointegration”和“VEC Restrictions”， 后两个选项卡在VEC模型操 作中使用。系统默认是“Basics” 选项卡。。EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型3. VAR模型的建立?在“VAR Type”中有两个选项： ?“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型，即 VAR模型的简化式； ?“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 ?“Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当工 作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 ?“Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 ?“Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认情 况下将常数项c作为外生变量。 ?“Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型4. VAR模型的检验 VAR模型的滞后结构检验 （1）AR根的图与表 如果VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内， 则该模型是稳定的；如果VAR模型所有根模的倒数都大于1， 即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。如果被估计的VAR 模型不稳定，则得到的结果有些是无效的。在VAR对象的工具栏中选择“View”|“Lag Structure”|“AR Roots Table/ AR Roots Graph”选项，得到AR根的表和图。EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型4. VAR模型的检验VAR模型的滞后结 构检验 （1）AR根的图与 表Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -1.5-1.0-0.50.00.51.01.5VAR模型中AR根的图EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型3. VAR模型的建立 VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 Granger因果检验的 原假设是 H0：变量x不能Granger引起变量y 备择假设是 H1：变量x能Granger引起变量y在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可 得到检验结果 。EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型3. VAR模型的建立VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型3. VAR模型的建立VAR模型的滞后结构检验 （3）滞后排除检验 滞后排除检验（Lag Exclusion Tests） 是对VAR模型中的每一阶数的 滞后进行排除检验。如右图所示。 第一列是滞后阶数， 第二列和第三列是方程的χ2统计 量， 最后一列是联合的χ2统计量。EViews统计分析基础教程一、向量自回归（VAR）模型3. VAR模型的建立VAR模型的滞后结构检验 （4）滞后阶数标准选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Lag Length Criteria”选项，在弹出的对话框中输入最大滞后 阶数，然后单击“OK”按钮即可得到检验结果。EViews统计分析基础教程二、脉冲响应函数脉冲响应函数（IRF，Impulse Response Function）分 析方法可以用来描述一个内生变量对由误差项所带 来的冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准 差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所 产生的影响程度。 在 EViews 软 件 操 作 中 ， 选 择 VAR 对 象 工 具 栏 中 的 “View”|“Impulse Response…”选项，或者直接点击 VAR对象工具栏中的“Impulse”功能键即可得到脉冲 响应函数的设定对话框。。EViews统计分析基础教程二、脉冲响应函数在脉冲响应函数的设定对话框中有两个选项卡： 一个是“Display”， 一个是“Impulse Definition”。 系统默认下打开的是“Display”选项卡。 其中，“Display Format”包含三种显示形式，“Table” 表 格 形 式 ， “ Multiple Graphs” 多 个 图 形 式 ， “ Combined Graphs” 组 合 图 形 式 。 系 统 默 认 下 是 “Multiple Graphs”选项。EViews统计分析基础教程二、脉冲响应函数“Display Information”中输入冲击变量（Impulses）和 脉冲响应变量（Responses）。这里可以输入内生变 量的名称，也可以输入变量的序号。 在“Periods”中输入显示的最长时期。“Accumlated Responses”为累积响应。对于稳定的VAR模型，脉冲 响应函数应趋于0，累积响应趋于非0常数。EViews统计分析基础教程三、方差分解基本思想： 方差分解的基本思想是，把系统中的全部内生变量 （k个）的波动按其成因分解为与各个方程新息相关 联的k个组成部分，从而得到新息对模型内生变量的 相对重要程度。 在 EViews 软 件 操 作 中 ， 选 择 VAR 对 象 工 具 栏 中 的 “View”|“Variance Decomposition…”选项，弹出对话 框。其部分内容设定与脉冲响应函数相同。当改变 VAR模型中的变量顺序时，基于Cholesky因子的方差 分解会有改变。EViews统计分析基础教程四、Johansen协整检验1、Johansen协整理论在VAR(p)模型中，设变量y1t， y2t，…，ykt均是非平 稳的一阶单整序列，即yt~I(1)。xt是d维外生向量，代 表趋势项、常数项等， yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt 变量y1t， y2t，…，ykt的一阶单整过程I(1)经过差分后 变为零阶单整过程I(0)EViews统计分析基础教程四、Johansen协整检验1、Johansen协整理论设变量y1t， y2t，…，ykt均是非平稳的一阶单整序列，即 yt~I(1)。xt是d维外生向量，代表趋势项、常数项等， yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt 变量y1t， y2t，…，ykt的一阶单整过程I(1)经过差分后变 为零阶单整过程I(0)EViews统计分析基础教程四、Johansen协整检验1、Johansen协整理论其中，Δyt和Δyt-j（j=1，2，…，p）都是由I(0)变量构成 的向量，如果? yt-1是I(0)的向量，即y1t-1，y2t-1，…， ykt-1之间具有协整关系，则Δyt是平稳的。EViews统计分析基础教程四、Johansen协整检验1、Johansen协整理论根据协整方程中是否包含截距项和趋势项，将其分为五 类： 第一类，序列yt没有确定趋势，协整方程没有截距项； 第二类，序列yt没有确定趋势，协整方程有截距项； 第三类，序列yt有确定的线性趋势，协整方程只有截距 项； 第四类，序列yt有确定的线性趋势，协整方程有确定的 线性趋势； 第五类，序列yt有二次趋势，协整方程只有线性趋势。EViews统计分析基础教程四、Johansen协整检验2、Johansen协整检验 （1）特征根迹（Trace）检验（2）最大特征值检验EViews统计分析基础教程四、Johansen协整检验2、Johansen协整检验（1）特征根迹（Trace）检验 原假设为 Hr0：λr&0，λr+1=0 备择假设为 H r1：λr+1&0， r=1，2，…，k-1 检验统计量为其中，? r是特征根迹统计量。EViews统计分析基础教程四、Johansen协整检验2、Johansen协整检验（1）特征根迹（Trace）检验 当? 0& 临界值时，接受H00，没有协整向量； 当? 1& 临界值时，接受H10，至少有一个协整向量； 当? 1& 临界值时，接受H10，只有一个协整向量； 当? 1& 临界值时，拒绝H10，至少有两个协整向量； … 当? r& 临界值时，接受Hr0，只有r个协整向量。EViews统计分析基础教程四、Johansen协整检验2、Johansen协整检验（2）最大特征值检验 原假设为 Hr0：λr+1=0 备择假设为 H r 1：λr+1&0， 检验统计量为 ? r = - n? ln(1-λr+1) 其中，? r是最大特征根统计量。 当? 0& 临界值时，接受H00，没有协整向量； 当? 0& 临界值时，拒绝H00，至少有一个协整向量； 当? 1& 临界值时，接受H10，只有一个协整向量； 当? 1& 临界值时，拒绝H10，至少有两个协整向量； … 当? r& 临界值时，接受Hr0，只有r个协整向量。EViews统计分析基础教程四、 Johansen协整检验EViews操作在 EViews 软 件 操 作 中 ， 选 择 VAR01 对 象 工 具 栏 中 的 “View”|“Cointegration Test…”选项，打开下图所示的协整检 验设定对话框。EViews统计分析基础教程四、 Johansen协整检验EViews操作在“Deterministic trend assumption of test”中确定协整方程的 类型 。 在“Exog variables”中输入外生变量xt。如果没有外生变量， 此编辑框可为空。 在“Lag intervals”中设定滞后区间，这里的数字要起止点成 对输入，如“1 2”。 最右侧的数值为VAR模型滞后阶数p-1，即协整检验的滞后阶 数等于VAR模型滞后阶数减去1 。 在“Critical Values”中可设定检验的显著性水平。系统默认 下是0.05。用户可以根据实际检验需要设定为0.01或0.10。EViews统计分析基础教程五、 向量误差修正（VEC）模型1、VEC模型理论根据协整方程可得到如下表达式这样得到的每一个方程都是误差修正模型， ecmt-1=?' yt-1是误 差修正项，可以反应变量之间的长期均衡关系。EViews统计分析基础教程五、 向量误差修正（VEC）模型1、VEC模型理论系数向量?可以反映变量间的均衡关系偏离长期均衡状 态时，将其调整到均衡状态的调整力度。误差修正模 型等式右侧的变量差分项的系数反映了各变量的短期 波动对被解释变量的短期变化的影响。在回归模型中， 统计量不显著的滞后差分项可以直接剔除。EViews统计分析基础教程五、 向量误差修正（VEC）模型2、VEC模型估计由于VEC模型是含有协整约束变量构建的模型，所以 在估计VEC模型前需进行Johansen协整检验，并要确定 协整关系的数量。如果变量间没有协整关系，则不能 构建VEC模型。EViews统计分析基础教程五、 向量误差修正（VEC）模型2、VEC模型估计选择主菜单栏中的“Quick”|“Estimate VAR…”选项，在 VAR模型对话框中选择“Vector Error Correction”选项。 “Basics”选项卡内容的设定与VAR模型相同。不同的 是滞后区间的设定，VEC模型中的滞后间隔说明的是 一阶差分后的滞后。EViews统计分析基础教程五、 向量误差修正（VEC）模型2、VEC模型估计在“Cointegration”选项卡中，有两项内容需要设定。 如图所示。在“Number of cointegrating”指定协整关系 个数，一般这个数要小于VEC模型中内生变量的个数。 在JJ协整检验中可以确定变量的协整关系个数。EViews统计分析基础教程五、 向量误差修正（VEC）模型2、VEC模型估计“Deterministic Trend Specification”中指定协整方程的类 型，其含义与Johansen协整检验的五种类型相同。“VEC Restrictions”选项卡可以对协整约束和调整参数 进行强加约束。其约束的含义为在有两个协整方程的 情况下，约束第三个变量外生于协整方程，两个协整 方程的第一个变量的系数为1 。EViews统计分析基础教程本章小结：? 了解VAR模型和VEC模型的基本理论 ? 掌握VAR和VEC模型的建立方法和结果分析 ? 掌握Johansen协整检验方法
,特别总结出这篇《如何用 EViews 计量软件帮金融类论文建模分析》 ,其中有基本操作、单位根 检验、VAR 模型估计、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析以及方差 分解。...通过 eviews5.0 得出的脉冲响应图的结果怎么会完全不...VAR 模型不需要序列稳定 脉冲响应函数和方差分解是...我在做脉冲响应分析的时候发现外国文献中的脉冲响应...并对该稳定的 VAR 模型进行了脉冲响应分析和方差分解,最后对 2014 年到 2016 ...[2] 张晓峒.EViews 使用指南与案例[M].机械工业出版社,2007 年 2 月. [3...EVIEWS 软件的使用说明--向量自回归和误差修正模型 ...模型 (Vector Error Correction, VEC)的估计与分析...§20.5 方差分解 脉冲响应函数描述的是 VAR 中的...脉冲响应函数的估计结果 四、方差分解 脉冲响应函数描述的是 VAR 模型中的一个...EViews 软件中协整检验实现的理论基础是 Johansen (a)协整 理论。在...脉冲响应分析和方差分解的方法对浙江省的进口、出口...换个角度说,方差分解就是给出对 VAR 模型中的变 ...[6] 高铁梅.计量经济分析方法与建模; Eviews 应用...在 Exogenous Variables 编辑栏中输入相应的外生变量 EViews 允许 VAR 模型中...5.脉冲响应与方差分解分析 脉冲响应函数刻画了内生变量对误差变化大小的反应,具...VAR 模型的分解 VAR 模型滞后期的选择 脉冲响应函数和方差分解 格兰杰(Granger)...例在 Eviews 中 VAR 的估计的相关操作 1、 选择 Quick/Estimate VAR 2、在 ...VAR 模型的分解 VAR 模型滞后期的选择 脉冲响应函数和方差分解 格兰杰(Granger)...例在 Eviews 中 VAR 的估计的相关操作 1、 选择 Quick/Estimate VAR 2、在 ...高铁梅老师的EVIEWS教学课件VAR VECM_经管营销_专业资料...模型 (Vector Error Correction, VEC)的估计与分析.... §20.5 方差分解脉冲响应函数描述的是 VAR 中...
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应用VAR模型时的15个注意点
向量自回归（VAR,Vector Auto regression）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内 生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而回避了结构 化模型的要求。Engle和Granger（1987）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有 单位根）时间序列之间被认为是具有协整关系的。这种平稳的线性组合被称为协 整方程且可被解释为变量之间的长期均衡关系。
VAR 模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型,同时，向量自回归模型也被频繁地用于分析不同类型的随机误差项对系统变量的动态影响。如果变量之间不仅存在滞后影响,而不存在同期影响关系，则适合建立VAR 模型,因为VAR模型实际上是把当期关系隐含到了随机扰动项之中。
1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提）想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验 :①、EG两步法是基于回归残差的检验可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性；②、检验是基于回归系数的检验，JJ检验前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）
4、当变量之间存在协整关系时，可以建立 ECM 进一步考察短期关系， Eviews 这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验请注意识别。
5、格兰杰检验只能用于平稳序列，这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
6、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
7、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳则作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。
ADF 检验：1、view--unit root test,出现对话框，默认的选项为变量的原阶序列检验平稳性，确认后，若ADF 检验的P值小于 0.5,拒绝原假设,说明序列是平稳的，若P值大于0.5，接受原假设，说明序列是非平稳的；2、重复刚才的步骤，view--unit root test,出现对话框，选择1st difference,即对变量的一阶差分序列做平稳性检验，和第一步中的检验标准相同，若P值小于 0.5，说明是一阶平稳，若P值大于 0.5，则继续进行二阶差分序列的平稳性检验。
先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列，若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i 阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造 VEC 模型或者进行 Granger 因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系: 第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定； 第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的；第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后进行协整，看变量是否存在长期均衡；第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。
8、单位根检验是检验数据的平稳性，或是说单整阶数。
9、协整是说两个或多个变量之间具有长期的稳定关系。但变量间协整的必
要条件是它们之间是同阶单整，也就是说在进行协整检验之前必须进行单位跟检 验。
10、协整说的是变量之间存在长期的稳定关系，这只是从数量上得到的结 论，但不能确定谁是因谁是果，而因果关系检验解决的就是这个问题。单位根检验是检验时间序列是否平稳，协整是在时间序列平稳性的基础上做长期趋势的分析，而格兰杰检验一般是在建立误差修正模型后所建立的短期的因果关系。故顺序自然是先做单位根检验，再过协整检验，最后是格兰杰因果检验。单位根检验是对时间序列平稳性的检验，只有平稳的时间序列，才能进行计量分析，否则会出现伪回归现象；协整是考察两个或者多个变量之间的长期平稳关系，考察两者的协整检验通常采用恩格尔-格兰杰检验，两者以上则用 Johansen检验；格兰杰因果检验是考察变量之间的因果关系,协整说明长期稳定关系不一定是因果关系，所以需要在通过格兰杰因果检验确定两者的因果关系。顺序一般是单位根检验，通过后如果同阶单整，再进行协整，然后在进行因果检验。要特别注意的是只有同阶单整才能进行协整。
11、VAR建模时lag intervals for endogenous要填滞后期，但是此时你并不能判断哪个滞后时最优的，因此要试，选择不同的滞后期，至AIC或SC最小时，所对应着的滞后为最优滞后，此时做出来的VAR模型才较为可靠。
12、做协整检验前作VAR的原因是，协整检验是对滞后期和检验形式非常敏感的检验，首先需要确定最优滞后。由于VAR是无约束的，而协整是有约束的，因此协整检验的最优滞后一般为VAR的最优滞后减去1，确定了最优滞后，再去诊断检验形式，最终才能做协整。
13、当确定了协整的个数后，往下看，有个标准化的结果，这个结果就是协整方程，由于在结果中各变量均在方程一侧，因此如果系数为正，则说明是负向 关系，反之亦然。
14、协整表示变量间的长期均衡关系，貌似与你的OLS不矛盾。（1）、如检验不协整，说明没长期稳定关系，可以做VAR模型，但是模型建立后要做稳定性分析：做AR根的图表分析，如所有单位根小于1，说明VAR 模型满足脉冲分析及方差分解所需条件之一：模型的因果关系检验 ，不过注意在做因果检验前要先确定滞后长度。只有满足因果关系，加上满足条件一：稳定性，则可进行脉冲
及方差分解；如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外生变量 ，至此要重新构建VAR模型，新的VAR模型将要引入外生变量的VAR模型 （2）、VAR与 VEC关系是：VEC是有协整约束（即有长期稳定关系）的VAR模型，多用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。
15、简单说 VAR 模型建立时，第一步：不问序列如何均可建立初步的VAR模型（建立过程中数据可能前平稳序列，也可能是部分平稳，还可能是没协整关系的同阶不平稳序列，也可能是不同阶的不平稳序列，滞后阶数任意指定。所有序列一般视为内生向量)， 第二步：在建立的初步VAR 后进行①滞后阶数检验，以确定最终模型的滞后阶数②在滞后阶数确定后进行因果关系检验，以确定哪些序列为外生变量至此重新构建VAR模型（此时滞后阶数已定，内外生变量已定），再进行AR根图表分析，如单位根均小于1，VAR构建完成，可进行脉冲及方差分解；如单位根有大于1的，考虑对原始序进行降阶处理（一阶单整序列处理方法：差分或取对数，二阶单整序列处理方法：理论上可以差分与取对数同时进行，但由于序列失去了经济含义，应放弃此处理，可考虑序列的趋势分解，如趋势分解后仍然不能满足要求，可以罢工，不建立任何模型，休息或是打砸了电脑），处理过后对新的序列（包括最初的哪些平稳序列）不断重复第一步与第二步，直至满足稳定性为止；第三步:建立最终的 VAR 后,可考虑SVAR模型。
如果变量不仅存在滞后影响，还存在同期影响关系，则建立VAR 模型不太合适，这种情况下需要进行结构分析。1、首先，如果变量都是平稳的，如增长率、cpi、实际汇率等少数变量则直接可以用VAR模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应、方差分解等；2、70年代以前的建模都是以“序列平稳”为隐含假设的，70 年代 GRANGER 提出“伪回归”问题，从此建模进入了“非平稳”与“协整”的时代，因此，现在对时间序列建模时不进行平稳性和非平稳序列协整性检验是不严格的；而且，如果序列非平稳或非协整，则建模的关键性检验―残差白噪声检验可能是不能通过的。（有的文章不进行平稳性和协整性检验有三种情况：一是按传统方法建模；二是突出文章的经济学意义而简化方法；三是建模成功与否靠残差检验一锤定音），也就是说VAR模型（含因果关系检验模型前提是平稳或协整）；3、早期的 VAR 是没有考虑平稳的问题，但是现在做VAR的步骤一般是这样的：第一步：单位根检验，UNIT ROOT TEST对全部的变量进行单位根检
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