1，首先，如果变量都是平稳的，如增长率、cpi、实际汇率等少数变量则直接可以用VAR模型，格兰杰因果关系检验，脉冲响应、方差分解等

2，70年代以前的建模都是以“序列平稳”为隐含假设的，70年代GRANGER提出“伪回归”问题，从此建模进入了“非平稳”与“协整”的时代，因此，现在对时间序列建模时不进行平稳性和非平稳序列协整性检验是不严格的；而且，如果序列非平稳或非协整，则建模的关键性检验——残差白噪声检验——可能是不能通过的。（有的文章不进行平稳性和协整性检验有三种情况：一是按传统方法建模；二是突出文章的经济学意义而简化方法；三是建模成功与否靠残差检验一锤定音），也就是说VAR模型（含因果关系检验……）前提是平稳或协整。

3，早期的VAR是没有考虑平稳的问题，但是现在做VAR的步骤一般是这样的：

第一步：单位根检验：UNIT ROOT TEST 对全部的变量进行单位根检验，早期用ARMA图看也可以，如果都平稳，不用做协整检验和模型平稳性检验，则回到1；

第二步：协整检验：在两个变量的情况下，用Engle-Granger method和Johansen或者Stock and Watson方法，但是在多个变量的情况下，最好不要用Engle-Granger的方法，用Johansen方法，[回归出来的矩阵的rank, 如果满秩，则所有的变量都为稳定的序列，直接使用VAR，如果是0秩，则所有的序列都进行一阶差分之后VAR（前提应该是全部的序列都是I（1）），如果处于这两者的中间，那么就用error correction model（？）。]

第三步：滞后期确定：（操作见EVIEWS6.0中var模型下view-lag structure最后一列），多种准则比较选多数准则认同的最优滞后期，保证所有的残差都不存在自相关性，即white noise。然后进行格兰杰因果关系检验，脉冲响应、方差分解……

第四部：建立VAR模型：（因果关系检验），检验其平稳性（操作见EVIEWS6.0中var模型下view-lag structure第一列），平稳性检验通过（单位根r<1)，表明模型平稳，即脉冲响应（冲击）是收敛的（如果冲击是发散的，不符合实际经济系统，再分析则毫无经济意义），可做脉冲脉冲响应、方差分解等；如果没通过平稳性检验，则不能直接做脉冲响应和方差分解，可以以差分变量做VAR模型，再说脉冲响应和方差分解，也就是说只有平稳的VAR模型（非指序列平稳而是模型平稳，模型单位根小于1在单位圆内）才可以做脉冲响应、方差分解，VAR模型不平稳使用差分变量后建VAR模型。（但是次优选择，会丢失信息）

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1、先对序列做单位根检验，略所有序列都是同阶单整，则可以建立VAR模型，然后检验VAR模型的稳定性等相关操作
2、若序列非同阶单整，则需要对序列进行协整检验，若序列间存在协整关系，则也可以建立VAR模型，若不可，则不能建立VAR

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var模型步骤其他回答：

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。

var模型步骤其他回答

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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。

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var模型步骤其他回答

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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。