连老师上哪去了？苦B的我们需要您！。。。

我不是很理解你的问题。无论是 VAR 还是 SVAR，通常都是采用变量的滞后项作为解释变量，除非模型设定中包含了严格外生的控制变量，它们才会以当期值的形式出现在模型中，但这并不是 VAR 类模型的重点。
对于 VEC 而言，我在课程中对其原理进行了很详细的说明，你可以再琢磨一下：
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*--- 简介 ---
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* 协整的定义：若 y_t, x_t 均为 I(1) 过程，对于如下模型：
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*     y_t = a + b*x_t + e_t
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* (1) 若 e_t 是 I(1) 过程，则“伪回归”；
* (2) 若二者的线性组合 (z_t = y_t - a - b*x_t) 是 I(0) 过程，
*     则称 y_t 和 x_t 存在协整关系，协整向量为 (1,-b)


* 例：Hamilton(1994,p.572)
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*      y_t = b*x_t + u_t     |  corr(u_t,v_t) = 0     (1a)
*      x_t = x_t-1 + v_t     |  u_t, v_t are W.N.     (1b)
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* 显然，x_t 和 y_t 都是 I(1) 过程，
* 但 z_t = y_t - b*x_t = u_t 却是 I(0) 过程，
* 因此，y_t 和 x_t 存在协整关系，协整向量为 (1,-b)
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* 式 (1) 可进一步表示为(VECM)：
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*   D.y_t = -1*(y_t-1 - b*x_t-1) + (b*v_t + u_t)
*         = -z_t + e_t     (z_t = y_t-1 - b*x_t-1 称为协整方程)
*   D.x_t = v_t


* VECM 的一般化形式：
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*   D.y_t = alpha*z_t-1 + e_t
*   
*   z_t-1 = (y_t-1 - b*x_t-1) + (c0 + rho*t)
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*             长期均衡关系        时间趋势
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* 完整形式：
*                                               p-1
*   D.y_t = alpha*(y_t-1 - b*x_t-1 + c1+r1*t) + SUM (g_i*D.y_t-i) + c2+r2*t  
*           ------  --------------   --------   i=1 -------------   --------                                                   
*           调整速度  长期均衡关系    时间趋势         短期动态关系    时间趋势
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*   含义解释：
*   (1) 当 z_t = 0 时，整个系统处于均衡态；z_t！=0 表示系统偏离均衡态的程度；
*   (2) alpha 表示 y_t 和 x_t 向均衡态调整的快慢和方向；*   (3) g_i 反映了 y_t 和 x_t 之间的短期调整行为；

谢谢连老师回复！您的课程我仔细学习过了。
我想问的就是如何在vecm的解释变量中加入D.x_t？