您好，您想要绘制的是一个自定义的脉冲响应图，显示一个脉冲变量对两个内生变量组合影响的效果。这里有一个可能的方法：

1. 首先，进行VAR模型的估计并获取脉冲响应函数（IRFs）。在大多数统计软件（如Stata、Eviews、R或Python的`statsmodels`库）中，都有内置的命令来计算IRFs。

2. 然后，对每个响应变量分别计算由于脉冲变量影响的IRF值。假设您的两个响应变量是Y1和Y2，脉冲变量是X。

3. 接下来，创建一个新的变量，表示这两个响应变量的组合效应，比如它们的差值：`Y_comb = Y1 - Y2`。

4. 生成自定义IRF，这个IRF的每个时间步长都是`Y_comb`在该时点的 IRF 值。这可以通过将Y1和Y2各自的IRF相减得到。

5. 最后，绘制这个新的自定义IRF图。在x轴上是时间，y轴上是`Y_comb`的IRF值。

在编程环境中，具体实现会根据您使用的软件有所不同。如果您使用的是R，可以考虑使用`ggplot2`库来画图；在Python中，可以使用`matplotlib`或`seaborn`。记得在代码中添加适当的标签和标题以解释图形内容。

希望这个方法能够帮助到您！如果需要具体代码示例，请告诉我您使用的软件，我会尽力提供更详细的指导。

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