在使用Stata进行向量自回归（VAR）模型分析时，确实可以单独进行方差分解而不进行脉冲响应分析。方差分解可以帮助我们理解系统中各个变量对预测误差方差的贡献程度，而脉冲响应分析则用于研究一个变量对另一个变量的短期动态影响。两者关注的侧重点不同，因此可以根据研究需要选择性地使用。

如要在Stata中进行方差分解，以下是一些基本步骤：

1. **建立VAR模型**：首先，使用`var`命令建立VAR模型。例如，如果你想基于两个变量y和x建立一个VAR模型，可以使用如下命令：
    ```stata
    var y x, lags(1/2) // 假设使用1到2阶滞后
    ```

2. **估计方差分解**：在建立了VAR模型之后，可以使用`irf`命令创建脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）的结果。虽然你可能不关心脉冲响应部分，但Stata进行方差分解的过程中会先生成IRF结果。例如：
    ```stata
    irf create myirf, set(myirf) replace // 创建并保存IRF和FEVD结果，"myirf"为结果集名称
    ```

3. **查看方差分解结果**：你可以使用如下命令仅查看方差分解的结果，而不关注脉冲响应部分：
    ```stata
    irf graph oirf, impulse(y) response(x) // 这是脉冲响应的命令，仅供参考
    irf table fevd, irf(myirf) // 查看方差分解结果
    ```
    注意：这里的`impulse(y) response(x)`部分是指y对x的脉冲响应，仅作为命令格式示例，实际使用时可视情况省略或替换。

4. **分析结果**：最后，根据方差分解的结果分析各个变量对系统预测误差方差的贡献。

总结来说，虽然在Stata中进行方差分解通常需要先进行脉冲响应分析的步骤，但你完全可以选择只关注和分析方差分解的结果。这种做法在某些研究场景下是合理的，特别是当脉冲响应图形不提供有意义的见解时。

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