参见如下的附件
https://bbs.pinggu.org/thread-1217851-1-1.html
似乎讲得很清楚了。
对于脉冲响应，正交脉冲才与变量顺序有关吧？单位脉冲和广义脉冲与变量顺序是无关的。单位脉冲输入为 ［1 0 0］，而广义脉冲为 ［1 ？ ？］，其中问好代表未知，即随机的。显然，单位脉冲适用于ZF或者中央银行，他们可以直接干预，而广义脉冲适用于投资者或者个体企业，他们观察到某个异常，不了解其他变量是否有冲击时。
陈灯塔老师2007在厦门大学王亚南经济研究院报告了一文章，用例子很详细地谈论了该问题，查亚南院的主页也许能下到全文。不过该文章是批评性的，据说投了很多中文刊物，都没有被发表。倒是有在一些全国性的会议上宣讲过，不少与会的年轻老师和博士生都觉得文章很到位。

请问您哪儿听说的这种方法，很想知道理由是什么

非常感谢你的回答，我说的广义脉冲响应能解决这个问题就是指在建模时不同考虑变量顺序而已~可是对方差分解的顺序问题就实在没辙了。。有人说可以按照格兰杰因果检验的结论来排序，因果关系越显著的排在前面，不知是否有此说法？

最重要的是经济解释，而不是统计方法。这里方差分解的解空间有无穷解----多元变量正交化，有无穷多种方法，如Cholesky 分解，V=LL', 直接开方求逆，相关矩阵逆矩阵开方等等，详细讨论请参加陈灯塔老师书中的p510。这里最重要的是能否找到经济解释。
类似的如因子分析，同样的，最重要的也是经济解释，因子有什么经济含义。这里方差分解后， Te=u，那么u的分量有什么含义？

哎，有些经济意义确实不好解释啊，实在没办法就只能使用格兰杰因果检验的结论了。。。
请问是不是因果关系越显著的排在前面呢？还有人说关系越远的排在前面，有点晕了，不知道那种说法是正确的。

你是做统计研究还是经济研究啊
如果是经济分析，没有经济含义，做了有什么用啊。

做的是统计学类的论文，但是最终的目的是经济分析。
可是实在想不出能解释经济含义的办法啊！！

学习

学习了，感谢啊，对我做论文有很大帮助

遇到了同样的问题

在进行脉冲响应分析（Impulse Response Analysis, IRA）和方差分解（Variance Decomposition）时，变量的输入顺序确实很重要，这主要是因为这些方法经常是在向量自回归（VAR）模型的框架下进行的，而VAR模型对变量的顺序是敏感的。

### 脉冲响应分析

在脉冲响应分析中，变量的输入顺序影响着对冲击响应的估计。具体来说，当某个变量对应的冲击发生时，它在模型中位置越靠前，它对后续变量的直接影响就越大，因为模型假定靠前的变量可以在当期就影响到后面的变量，而后面的变量要到下一期才能影响到前面的变量。因此，如果你改变了Impulses框和Responses框中变量的输入顺序，得到的脉冲响应曲线也会不同，这反映了不同的冲击传递机制。

### 方差分解

在方差分解中，变量的顺序同样影响结果。方差分解旨在分析时间序列的预测误差方差中各个变量贡献的比例。变量的顺序不同，意味着模型在解释预测误差时考虑变量的顺序不同，这自然会导致方差分解的结果有所差异。

### 变量顺序的确定

对于变量的顺序，没有一个固定的规则，但是有一些常用的准则可以参考：

1. **理论基础**：根据经济理论或者研究领域的常识来决定变量的先后。比如，在宏观经济模型中，通常会将政策变量（如利率）放在先行位置，因为政策变量被认为是外生的，能够即时影响其他经济变量。

2. **数据的前置性**：有时基于数据特性来决定顺序，比如某些变量可能比其他变量更早反映市场或经济的变化。

3. **灵敏度分析**：通过改变变量的顺序并观察结果的变化，来评估模型对顺序的敏感度，如果模型结果对顺序高度敏感，则需要谨慎解释这些结果。

总之，在进行脉冲响应分析和方差分解时，确实需要考虑变量输入的顺序。在没有明确规则的情况下，可以依据理论和数据的特性来设定顺序，并通过灵敏度分析来检验模型结果的稳健性。

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