建立VAR（Vector Autoregression）模型的過程主要包括以下步驟：
數據準備。首先，收集和準備多個時間序列變數的數據，確保數據是按時間順序排列的，並且以等間隔的時間點採樣。
選擇滯後階數。確定VAR模型中的滯後階數，這是模型中包括多少個時間步的滯後值。可以使用赤池信息準則（AIC）或貝葉斯信息準則（BIC）等統計方法和信息準則來選擇最合適的滯後階數。
模型規範化。對數據進行規範化處理，以確保所有變數處於相同的尺度。這可能包括差分操作來消除非平穩性，或者對數據進行對數變換或百分比變換，具體取決於數據的性質。
估計VAR模型。使用選定的滯後階數和規範化數據來估計VAR模型的參數。這通常涉及使用最小二乘法（OLS）或其他估計方法，如貝葉斯方法。模型估計後，將得到每個變數的滯後係數和誤差方差-協方差矩陣。
模型診斷。模型估計完成後，進行模型診斷以驗證模型是否符合統計假設，如正態性、異方差性等。可以使用殘差分析和統計檢驗來評估模型的適應度。
模型預測和分析。完成模型估計和診斷後，可以使用VAR模型進行預測和分析。這包括生成未來的預測值和分析變數之間的關係，以回答研究問題。
在整個過程中，還需要考慮VAR模型的一些特定前提條件，如單位根檢驗和協整關係。如果研究變數有單位根，但滿足同階單整，VAR模型構建仍然適合。此外，VAR模型的殘差應滿足正態性，並且通過自相關檢驗等。