EVIEWS中的VAR模型是一種用於分析多個時間序列變數之間關係的統計模型。VAR代表向量自回歸模型，它允許模型中的每個解釋變數（內生變數）是其他變數的滯後值。VAR模型通過聯立方程的形式捕捉變數之間的動態關係，並可以用於預測。
以下是建立和使用EVIEWS VAR模型的步驟：
數據導入：在EVIEWS中，首先需要創建一個新的工作檔案，並定義變數的指標和頻率。例如，定義年度、月度和起止時間，並生成新的對象來表示變數。
數據準備：建立變數的波動序列，並複製數據到Na位置。這可以通過打開序列並編輯數據來實現。
建立VAR模型：選擇三個變數，右鍵打開VAR，並選擇默認設定。這通常包括確定滯後階數，這可以通過調整參數如lag來完成，直到找到使AIC和SC最小時的合適值。
單位根檢驗：使用ADF檢驗來檢驗數據是否平穩。如果P值小於0.05，則拒絕原假設，認為數據是平穩的。
確定最優滯後階數：通過協整檢驗和格蘭傑因果檢驗來確定最優滯後階數。例如，使用EG兩步法或Johansen協整檢驗。
脈衝回響分析：通過脈衝回響函式來分析模型中變數的衝擊對其他變數的影響。如果模型是穩定的，脈衝回響函式應趨於0，而累積回響應趨於非0常數。
方差分解：通過方差分解來分析影響內生變數的結構衝擊的貢獻度。這通常通過查看錶格數據來實現。
估計結果：完成上述步驟後，得到最終的VAR模型估計結果。
以上步驟提供了一個基本的指南，用於在EVIEWS中建立和使用VAR模型。在實際套用中，可能需要根據具體情況調整這些步驟。