VAR模型的完整步驟是什麼？

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如何用Eviews做出VAR模型？具體步驟是什麼？包括滯後階數的確定。

VAR，也即Vector autoregression model，中文名字叫做向量自回歸模型。簡單來說，就是用模型刻畫向量之間的數量關係。這就引出了VAR的適用前提：①能進行回歸，自然要求數據平穩，否則會發生偽回歸；②回歸在向量之間發生，向量之間自然需要存在一定的關係（統計意義上的因果關係），那麼就要求通過格蘭傑因果檢驗。而格蘭傑因果檢驗的前提要求數據平穩，因此要先進行平穩性檢驗。

所以僅僅從VAR的定義來看，就可以確定的是，要先進行平穩性檢驗，數據平穩（不平穩進行差分）再進行格蘭傑因果檢驗。

當然，格蘭傑因果檢驗同時要求判斷滯後階數，滯後階數的判斷就比較見仁見智了，有些做法甚至直接做出初始的VAR進行判斷（如果事先認為因果檢驗是成立的，這樣做也未嘗不可）。

那麼做出來的VAR模型是不是就好了呢？也不全是。因為在時間序列模型中，存在協整這樣一個調整長期均衡關係的概念，轉換到VAR中來，如果數據本身不平穩，但卻又是同階單整，那麼通過建立誤差修正模型（ECM），就可以使得模型包含長期均衡的信息，從而完善模型。只不過ECM在VAR中改名換姓，改叫向量誤差修正模型（VEC）了。

模型的構造已經基本完成，簡單總結一下就是：首先進行平穩性檢驗。如果平穩，則進行格蘭傑因果檢驗；如果不平穩，差分後平穩，則對差分數據進行格蘭傑因果檢驗，同時為了完善模型，如果數據是同階單整的，則進行協整檢驗（此時協整和格蘭傑互不影響，因此可以互換順序）。

在模型構建完成之後，如何評判模型的優劣呢？用AR根對VAR模型的平穩性進行判斷，這也就是模型的最後一步。

1.先檢驗序列的平穩性，看序列是否平穩，或者一階單整，或者更高階；

2.根據AIC SBC等準則選擇Var模型的滯後階數；

3.看VAR模型根是否在單位圓內，在可繼續後續分析；

4.協整檢驗，看變數之間有沒有協整關係；

5.granger因果檢驗，看倆倆變數有沒有相關關係，並不能證明有因果關係；

6.脈衝響應，看變數對外界衝擊的反饋；

7.方差分解…

樓上傅小司的回答就是常用步驟，需要注意的是必須同階單整才能做協整分析，var主要目的不是回歸係數，是為了方差分解和脈衝響應分析，這是關鍵，也是大家想要的。

eviews做的話去人大論壇下載個視頻就可以了，或者買本eviews的書，比如高鐵梅老師的，是目前操作和原理都講的很清晰的，人大論壇也有電子版的，我這也有，需要的話可以留郵箱給我。

希望對你有幫助。