建立VAR模型一定要存在格兰杰因果吗？

想要写毕业论文，使用VAR模型，但是代入数据后发现研究对象之间并不存在显著的格兰杰因果，请问不存在格兰杰因果可以继续构建VAR模型并且分析脉冲响应和方差分解吗？

建立VAR模型并不一定要存在格兰杰因果。格兰杰因果关系只是VAR模型建立的一个前提条件，如果不存在明显的格兰杰因果关系，仍然可以构建VAR模型进行分析。

但是，需要注意的是，在不存在格兰杰因果关系的情况下，VAR模型的解释能力可能会受到影响。因此，在没有格兰杰因果关系的情况下，需要通过其他方式来验证VAR模型的有效性和可靠性。

例如，可以使用面板数据模型或者时间序列模型等其他模型来对研究对象进行分析，以验证VAR模型是否具有解释能力和预测能力。

同时，在构建VAR模型时，还需要考虑变量选择、滞后阶数选择、模型诊断等问题，以确保VAR模型的合理性和稳定性。

在分析脉冲响应和方差分解时，需要根据实际情况进行判断和解释。如果存在明显的解释变量和被解释变量之间的关系，则可以进行相应的分析和解释。否则，需要谨慎进行结论的推断。

备注：VAR模型是一种多元时间序列分析方法，用于研究多个变量之间的关系，常用于宏观经济学、金融学等领域。