谢谢分享

第一步，检验变量平稳性。即几阶单整。
第二步，弱更变量同阶单整，对所有变量进行协整检验。有EG两步法和Johansen协整检验。
第三步，若有协整关系，根据根据滞后长度标准确定滞后长度，同时得到模型。
第四步，做Granger因果检验。
最后，做脉冲响应函数和方差分解。

谢谢分享

谢谢！雪中送炭呀

谢啦。
我总结如下，你帮我看一下对不对哈：
单位根检验结果：不存在单位根(是平稳的)，那么就可以直接建立VAR；
单位根检验结果：存在单位根，并且各个变量的单位根个数是一样的，那么就存在协整关系，这个时候需要建立VEC模型；
单位根检验结果：存在单位根，并且各个变量的单位根个数是不一样的，那么不可以建立模型。

谢谢大家分享学习心得，茅塞顿开

分为以下几步：
一、样本数据收集（对于变量较少，三到四个变量，一般情况下数据量也要达到25年左右；数据量过少，可能滞后阶数选择上过低，不能达到理想的效果）
二、平稳性检验    对变量取对数，避免异方差的存在；进行ADF检验（也可DFGLS/ERS/KPSS/PP检验）如果序列非平稳，进行一阶差分，经过一阶差分，如果是平稳的，且一阶情况下为单整序列，则可以进行下一下，也就是Johansen协整检验。(如果一阶差分后不平稳，则要继续进行二阶差分，二阶差分后平稳且是单整序列则满足进行协整检验的条件)
三、格兰杰因果关系检验     检验变量之间是否存在因果关系，以及怎样的关系，是单向因果还是互为因果。
四、如果取对数后，序列是平稳的，可以直接用序列数据进行VAR构建，但是现实情况下这种情况几乎没有。我们碰到的大多是非平稳的，所以，在此情况下，我们可以使用非平稳的，取对数后的序列进行VAR模型的构
建，但是要满足的条件是：
1.存在协整关系-------同阶单整
2.变量间存在因果关系-------变量间是有因果关系，没有因果关系，后面的脉冲响应和方差分解做的再好，是没有意义的
3.P值的确定。 根据数据量的大小以及系统自动选择最优的滞后阶数（AIC和SC最小，如果两者选择的阶数矛盾，此时用似然比LR准则来确定P值。）
VAR模型建立后，假如是以取对数后的数据建立的VAR模型，假如滞后阶数为3，些时模型建立，需要检验，一般是特征根倒数验证和AR根的图表验证，特征根倒数小于1或是所有点在单位圆内，此时，我们说VAR模型
是稳定的。在VAR模型上可构建误差修正模型，VEC滞后阶数选择为3-1=2阶，系统自动显示估计结果。
       在此要说明的是，对数据取对数后，可以直接用非平稳的数据构建VAR模型 ，但是要满足同阶单整、格兰杰因果关系存在、同时P值选定后，模型要达到稳定。也可用一阶差分后平稳的数据，但是一阶差分后的数据不适合进行脉冲响应和方差分解分析，许多学者认为差分后，数据的有效性会削弱，所以建议用差分前的数据进行脉冲响应分析和方差分解分析。

还想了解下VAR中变量顺序对结果有无影响

楼主，我的数据只有十几年的，不能用VAR做吗？

谢分享~

谢谢。

棒棒哒，真的很有用，尤其是那个例子，帮了很多，谢谢

不是应该同阶单整才可以进行协整检验么

亲，请问一下如果第一步之后不是同阶单整之后该怎么操作呢？因为不是同阶单整的话不能进行协整检验。向这种经过第一步发现不是同阶单整的还能用VAR模型来处理数据吗？

谢谢，学习了

谢谢分享

想问一下VAR模型的稳定性检验用R怎么做那？然后granger对非平稳的序列也可以做检验吗？