vecm模型的意义是协整向量与误差修正，建立VECM模型时，需要选择数据类型和设定协整关系个数以及滞后阶数。因此在建立VECM模型前需要进行平稳性检验、通过传统VAR模型确定最优滞后阶数、通过Johansen方法检验协整关系的个数。
经典回归模型是建立在平稳数据变量的基础之上的，对于非平稳变量，不能使用经典回归模型，否则会出现虚假回归等诸多问题。
由于许多经济问题是非平稳的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。由于实际应用中大多数时间序列是非平稳的，通常采用差分方法消除序列中含有的非平稳趋势，使得序列平稳化后建立模型，比如使用ARIMA模型。
协整关系存在的条件是
只有当两个变量的时间序列x和y是同阶单整序列即I时，才可能存在协整关系。因此在进行y和x两个变量协整关系检验之前，先用ADF单位根检验对两时间序列x和y进行平稳性检验，平稳性的常用检验方法是图示法与单位根检验法。
以上内容参考 百度百科-协整关系
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