使用 Eviews 做 SVAR 模型的一般步骤：
数据准备
确保您的数据是平稳的。如果数据不平稳，可能需要进行差分等处理以使其平稳。
导入数据到 Eviews 中。
设定模型
确定内生变量。
选择模型的滞后阶数。可以通过信息准则（如 AIC、BIC 等）来确定合适的滞后阶数。
估计模型
在 Eviews 中选择合适的估计方法，如极大似然估计等。
模型检验
检验残差的自相关性和正态性。
进行稳定性检验，确保模型是稳定的。
脉冲响应分析
用于观察一个变量的冲击对其他变量的动态影响。
方差分解
分析每个变量的预测误差方差中由各个冲击所解释的比例。
例如，如果您研究的是经济领域中消费、投资和产出这三个内生变量的关系。首先，对这三个变量的数据进行平稳性检验，如果不平稳进行处理。然后设定模型，比如尝试不同的滞后阶数，通过 AIC 和 BIC 准则选择最优的滞后阶数。接着估计模型并进行残差自相关和正态性检验。通过脉冲响应分析，可以看到投资的一个正向冲击如何随时间影响消费和产出。方差分解则能告诉您消费、投资和产出的预测误差方差在多大程度上由它们自身的冲击和其他变量的冲击所解释。
需要注意的是，SVAR 模型的建立和分析需要对经济理论和时间序列分析有较好的理解，同时要根据具体的研究问题和数据特点进行适当的调整和分析。