檢驗VAR（向量自回歸）模型通常包括以下幾個步驟：

1. 模型設(shè)定：

確定模型中包含的變量。

確定滯后階數(shù)，可以使用信息準則（如AIC、BIC、HQIC等）來確定。

2. 平穩(wěn)性檢驗：

對每個變量進行單位根檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗等），確保所有變量都是平穩(wěn)的或者是一階單整的（I(1)）。

如果變量是非平穩(wěn)的，可能需要進行差分處理或者轉(zhuǎn)換。

3. 協(xié)整檢驗：

如果變量是一階單整的，需要進行協(xié)整檢驗（如Engle-Granger檢驗、Kao檢驗等），以確定變量之間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

4. 模型識別：

使用似然比檢驗（LR檢驗）、F統(tǒng)計量檢驗、Wald檢驗等方法來識別模型中的變量和滯后階數(shù)。

5. 模型估計：

使用最大似然估計（MLE）等方法來估計模型參數(shù)。

6. 模型診斷：

檢查估計的模型參數(shù)是否顯著，可以使用t檢驗或F檢驗。

檢查殘差序列是否白噪聲，可以使用Ljung-Box檢驗或Portmanteau檢驗。

檢查是否存在自相關(guān)，可以使用Breusch-Godfrey檢驗。

7. 模型比較：

將VAR模型與其他模型（如VARMAX、SVAR等）進行比較，選擇最優(yōu)模型。

以下是一些具體的檢驗方法：

單位根檢驗：ADF、PP、KPSS等。

協(xié)整檢驗：Engle-Granger、Kao、Pedroni等。

模型識別：似然比檢驗、F統(tǒng)計量檢驗、Wald檢驗等。

模型估計：最大似然估計（MLE）。

模型診斷：Ljung-Box檢驗、Portmanteau檢驗、Breusch-Godfrey檢驗等。

在實際操作中，可以使用統(tǒng)計軟件（如EViews、R、Python等）來進行這些檢驗。