VAR模型系数是序列间的相关性吗？怎么看系数显著？

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Q1:我想得到序列A对序列B的影响程度，以及，序列B对序列A的影响。
用VAR得到的系数能否代表这种影响？？

Q2:下面是eviews得到结果，怎么看哪些变量显著，哪些不显著呢？
               
        AH_SL        BJ_SL
               
AH_SL(-1)         1.122982         0.325459
         (0.12935)         (0.39020)
        [ 8.68172]        [ 0.83409]
               
AH_SL(-2)        -0.171279        -0.274590
         (0.12258)         (0.36977)
        [-1.39728]        [-0.74259]
               
BJ_SL(-1)         0.043563         1.153453
         (0.04168)         (0.12573)
        [ 1.04522]        [ 9.17440]
               
BJ_SL(-2)        -0.023944        -0.275112
         (0.04071)         (0.12279)
        [-0.58822]        [-2.24045]
               
C        -0.045755         0.113365
         (0.02446)         (0.07377)
        [-1.87091]        [ 1.53666]
               
R-squared         0.991433         0.927470
Adj. R-squared         0.990936         0.923265
Sum sq. resids         0.013410         0.122029
S.E. equation         0.013941         0.042054
F-statistic         1996.259         220.5822
Log likelihood         213.7837         132.0784
Akaike AIC        -5.642804        -3.434552
Schwarz SC        -5.487124        -3.278872
Mean dependent        -0.828884         0.557482
S.D. dependent         0.146432         0.151813
               
Determinant resid covariance (dof adj.)                 2.86E-07
Determinant resid covariance                 2.49E-07
Log likelihood                 352.6471
Akaike information criterion                -9.260733
Schwarz criterion                -8.949373
               

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关键词：VAR模型 AR模型 相关性 VaR determinant equation 相关性 模型

VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有任何事先约束条件。它是AR模型的推广。
他可以解决你的问题，但如果要研究影响，并不仅限于这个模型。
系数可以看T检验值，但VAR模型一般不根据T统计量来考察系数的平稳性，而是采用根检验来考察模型整体的显著性。