因为不是大神...所以希望不要说错而且对你能有帮助。
1、时间序列数据一般来说，为了避免伪回归现象的出现，都需要做平稳性检验。
2、非平稳时间序列通常通过差分或去势的方法变化为平稳序列，根据差分阶数的不同，分为不同阶的单整变量（如，通过一阶差分后平稳的变量，就是一阶单整变量，记为I（1））。
3、协整关系指的就是，对于两个（或多个）单整变量，存在一个（或多个）向量，形成的线性组合比原变量的单整阶数更低。对于经济变量而言，协整关系意味一种长期中的均衡关系。
4、你要做的lead lag 我不是很懂，但猜测和先导指标有关，也就是要做Granger casuality？
5、建立VAR做Granger casuality的情况分两种：一是序列都稳定或均为I（1）；一是序列单整阶数不同，可以做Granger（-non） casuality，具体步骤可以看Manual，有问题咱们可以再讨论。
6，ECM是误差修正模型，VECM是有协整关系约束下的VAR。

逻辑清晰，解释清楚！！谢谢！！
我要做Granger检验。你说的Granger（-non）是什么意思呢？非线性吗？
再麻烦一个问题。您知道SVAR在eviews上面怎么做吗？因为我的变量Y1可能和Y2的当期也存在一定关系。所以想可能SVAR模型可能有用

Granger（-non）老师讲的时候就说是针对非平稳时间序列的格兰杰因果关系，讲了操作步骤，但没有讲学理上如何，请参考Lutkepohl（2007）的相关文章。
Eviews里，我不清楚SVAR识别后的系数在哪里看，但如果作分析的话，它会直接给出通过Chleski分解的脉冲响应分析图。
希望对你有帮助。