[sad][sad][sad]
没有人遇到过类似问题嘛。。。。

VAR其实我们并不关注系数，主要是方差分解和脉冲响应，无论是滞后期的选择还是整体变量的选择，都受到较多其他因素的干扰，VAR主要是解决单方程无法解决的双向影响问题，而双向影响通过脉冲和方差分解可以很好的解释

谢谢回答
你说的这个我知道，我做VAR也是为了模型做预测用的，但是被老师问到单个变量不显著的问题。。。
我做的VAR里面5个变量滞后两阶，有50个输出结果，也就是说其中的几个不显著并不影响之后的结果吗？有没有什么理论支持无视掉不显著变量做法。。。

你的老师问你为什么没有把一些不显著的滞后变量扔掉？你可以用些information criterion来简化一下你的var——比方说有可能滞后一阶就够了。
VAR分析我们确实通常不会在乎具体参数的估计，而常常看看impulse response或/和variance decomposition，但是前提是我们的VAR模型构建的比较合理（比如endogeneous/exogeneous变量的选择，滞后变量的阶数。。。）