做var之前，数据必须满足3个条件。
1，数据时平稳的，不平稳就要差分。
2，数据间是有关系的，可以是相关关系，不强调因果关系。楼主用格兰杰测得的因果关系也是有限制的，格兰杰是用过去的变量解释现在的，但很多情况下存在将来的解释现在的，所以格兰杰没有通过也不一定是没有因果关系。
3，确定变量的滞后项。

强调一点：因果关系检验只是用于判定哪些序列在构建VAR时做为外生变量引入做准备工作，同阶单整应优先考虑协整关系，进行VEC分析，当然你也可以考虑脉冲及方差分解，但后一种分析思路是不满足协整时才进行。你不做协整分析要做脉冲与方差分解也可以，但要满足一些条件，具体解答如下
（1）如检验不协整，说明没长期稳定关第，可以做VAR模型，但是模型建立后要做
     一 稳定性分析： 做AR根的图表分析，如所有单位根小于1，说明VAR模型定，满足脉冲分析及方差分解所需条件之一（见高铁梅 计量分析方法与建模 第2版 P301
     二 模型的因果关系检验  高铁梅  计量分析方法与建模 第2牌 P302  不过注意在做因果检验前要先确定滞后长度 ，方法见高铁梅 计量分析方法与建模 第2版 P302    只有满足因果关系，加上满足条件一：稳定性，则可进行脉冲及方差分解
       如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外生变量  ，至此要重新构建VAR模型，新的VAR模型将要引入外生变量的VAR模型
（2）VAR与VEC关系是：VEC是有协整约束（即有长期稳定关系）的VAR模型，多用于具有协整关系的非平稳时间序列建模 高铁梅 计理分析方法与建模 第2版 P295
简单说VAR模型建立时
      第一步：不问序列如何均可建立初步的VAR模型（建立过程中数据可能前平稳序列，也可能是部分平稳，还可能是没协整关系的同阶不平稳序列，也可能是不同阶的不平稳序列，滞后阶数任意指定。所有序列一般视为内生向量)，
      第二步：在建立的初步VAR后进行
      1 滞后阶数检验，以确定最终模型的滞后阶数
      2 在滞后阶数确定后进行因果关系检验，以确定哪些序列为外生变量
     至此重新构建VAR模型（此时滞后阶数已定，内外生变量已定），再进行AR根图表分析，
      如单位根均小于1，VAR构建完成可进行脉冲及方差分解
      如单位根有大于1的，考虑对原始序进行降阶处理（一阶单整序列处理方法：差分或取对数，二阶单整序列：理论上可以差分与取对数同时进行，但由于序列失去了经济含义，应放弃此处理，可考虑序列的趋势分解，如分解后仍然不能满足要求，可以罢工，不建立任何模型，休息或是打砸了电脑），处理过后对新的序列（包括最初的哪些平稳序列）不断重复第一步与第二步，直至满足稳定性为止
      第三步，建立最终的VAR后，可考虑SVAR模型

这里的因果关系指的是自变量是因变量的格兰杰原因这个条件吗？？

genger 因果不影响脉冲
因为这都是varmodel的实际运用

绝对不影响  二者机理都不同

绝对不影响  二者机理都不同

绝对不影响  二者机理都不同

9楼是高手中的高手!!!!

9# luxullxx   那请问一下，不对序列进行granger因果关系检验，也可以建立VAR模型吗？
也就是说，如果利用AIC准则确定的滞后阶数，进行Granger检验，检验都不显著，显示变量间无因果关系，，，，这时候能继续进行VAR建模吗？

如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外生变量  ，至此要重新构建VAR模型，新的VAR模型将要引入外生变量的VAR模型

这一说法是否准确