仍然可以做，而且在某些条件下更有意义

继续学习中

EViews就是把 VECM(p-1) 转回VAP(p)进行脉冲响应跟方差分解。

只要协整成立，VAR in level form 或 VCEM 模式下都可进行。

如果一阶单整，存在至少一个协整关系，那么是可以进行VEC的。也可以用原始数据的差分进行无约束的VAR，但是这样会丢失信息。

谢谢。

学习了
那我是否可以理解为 对于经济数据分析 先检测协整关系 然后直接使用vecm 即可？

还有 方差分解是必须基于脉冲吗？

也就是说，只要时间序列间存在协整关系，就可以建立VECM，之后便可进行脉冲吧

所以说到底VEC能不能做脉冲和方差分解啊 我今天看的一篇论文就这么做了  上面回答都不一致啊  纠结。。。。。。有好心人指点一下吧T T

可以！我也是这么做的

最近准备钻研一下高铁梅的书 eviews这个东西太深奥了

说的很赞！

高铁梅，第二版，296页，最后一段：

上述仅讨论了简单的VEC模型，与VAR类似，我们可以构造结构VEC模型，同样也可以考虑VEC模型的Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解。关于VAR模型和VEC模刑更多的讨论，可参考Davidson和Mackinnon（1993）及汉密尔顿（199）}的详细讨论。

这帖子不错

在协整关系下，VAR（向量自回归）模型和VEC（向量误差修正）模型都可用于描述变量间的动态关系。VAR模型适用于非 stationary 数据，而当数据存在长期稳定关系时，我们会使用VEC模型。

1. 脉冲响应函数 (Impulse Response Functions, IRF)：
在VAR模型中，脉冲响应直接展示了一个冲击对系统内其他变量的即时和滞后影响。而在VEC模型中，由于存在误差修正项，脉冲响应会显示短期动态调整和长期均衡关系的变化。因此，VEC模型的IRF更侧重于反映数据如何在长时间内回到协整关系。

2. 方差分解 (Variance Decomposition, VD)：
VAR模型的方差分解展示了各变量自身的波动有多少是由自身过去的变化、其他变量的冲击或随机误差引起的。在VEC模型中，方差分解会显示长期协整关系下，各变量对冲击贡献的百分比。

Eviews等软件确实可以进行VEC模型的脉冲响应和方差分解。虽然与VAR框架下的结果有所不同，但它们提供了不同角度的理解。VEC模型的结果更侧重于理解数据如何在协整关系约束下相互作用，而VAR则更多地关注短期动态。因此，两者都有其意义，具体取决于研究问题的需求。

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