时间分析法，一个强大的统计工具，聚焦于数据时间序列的内在规律与预测能力。它涵盖了多个关键领域，旨在揭示趋势、季节性和随机性的内在结构。深入探究，我们首先要确保数据的平稳性，通过严谨的单位根检验、格兰杰因果检验以及协整检验来揭示序列间的复杂关系。
首先，协整检验是时间分析法中的关键环节，它旨在验证长期均衡是否存在。通过对不稳定的变量进行差分并进行格兰杰因果检验，我们得以确定变量间是否存在稳定的长期关系。
单位根检验，就像一个数据的"静心"者，负责确认序列是否达到平稳状态。在构建VAR模型时，协整检验的滞后阶数会减少1，以此来精确定义模型的形式和检验策略。
协整结果揭示的是长期的均衡状态，标准化后的协整方程中的系数，如同方向的指南针，指示着变量之间的相互作用。若发现序列不协整，VAR模型成为首选，同时进行稳定性分析和因果关系的探究。
在众多模型中，VAR与VEC模型如同两兄弟，VEC是协整约束下的VAR，特别适用于那些存在长期稳定关系的数据序列。VAR模型的构建过程则遵循一系列步骤：从初步建模开始，确定滞后阶数，检查因果关系，可能需要调整以满足稳定性要求。
在结果分析中，我们还要关注SVAR模型和结构分析，因为它们可能捕捉到同时期的影响，为我们的预测提供了更深的洞见。