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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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