为什么不用相对有更多教程的RODBC包？
最重要的原因是RODBC包只能在32位系统下运行，而我的是64位系统，无法运行RODBC；其次是xlsx()包允许设置excel单元格的格式，功能还比较强大。
前不久用xlsx()包写了两个操作excel文件的脚本，遇到一些问题，将经验记录如下：
在读取的xlsx文件第一行是合并单元格时报错，无法通过调整startRow参数修改，只能手工删除第一行解决。
出现了很奇怪的问题，在用addDataFrame对工作表写入数据时，不管startRow怎么设置，总要往上抹掉一行，而且在下面一行会写入一行原来最早输入的第一行数据，再往下如果按照startRow是跳过的，也会在下面写入新数据，然后在startRow设定的行数开始写数据。
百思不得其解，删掉数据的行名、列名，不排序，用原来的数据，试了很久都不行。但之前对另一个表使用addDataFrame函数都是正常的，而且参数几乎一致。想到是不是工作表对象没有关闭，导致写入数据错乱？
关掉R环境，重新加载，一次成功。
教训：对同一个对象连续应用addDataFrame函数要特别小心，上一次的运行可能会影响下一次的结果。
这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。
主要步骤包括：
1.单位根检验
2.确定滞后阶数
3.格兰杰因果检验
4.模型稳定性检验
5.脉冲响应
6.方差分解
(Johansen协整检验，如果需要的话)
整个过程用到的R语言的扩展包有：
library(zoo)
library(vars)
library(tseries)
首先，数据是下面的样子：
ps：数据是时间序列类型,可以通过下面方法将dataframe转成时间序列类型
data = ts(data)
1.单位根检验
#对data的第一列进行单位根检验
adf.test(data[,1])
2.滞后阶数确定
VARselect函数结果包括AIC、HQ、SC和FPE准则
#参数y为时间序列数据，lag.max为最大滞后阶数
#参数type值包括const截距，trend趋势，both同时包含截距和趋势，none不包含截距和趋势
VARselect(y=data, lag.max = 10, type = c("const"))
3.格兰杰因果检验
格兰杰因果检验有两个方法，第一个是在构造模型之前，第二个是在构造模型之后在模型的基础上进行格兰杰因果检验。
(1)构造模型之前格兰杰因果检验
#函数格式：grangertest(yt~xt)
eg：
grangertest(Value~BCI)
(2)构造模型之后格兰杰因果检验
#函数格式：causality(VARModel,cause)
eg
var = VAR(data ,p = 2, type = "const")
causality(var,cause=c('Count','Value'))
ps:在这里如果想要构建SVAR模型的话，需要根据实际情况构建两个矩阵amat和bmat，然后使用这两个矩阵来构建SVAR模型：
svar = SVAR(var,Amat = amat,Bmat = bmat)
4.模型稳定性检验
#这里使用“OLS-CUSUM”，它给出的是残差累积和，在该检验生成的曲线图中，残差累积和曲线以时间为横坐标，
#图中绘出两条临界线，如果累积和超出了这两条临界线，则说明参数不具有稳定性。
sta = stability(var, type = c("OLS-CUSUM"), h = 0.15, dynamic = FALSE, rescale = TRUE)
plot(sta)##结果稳健
5.脉冲响应
#标题栏说明，这是BCI(或者其他变量)对各个变量（包括BCI自身）的脉冲响应
(1)VAR脉冲响应
var.irf<-irf(var,n.head=10)
plot(var.irf)
(2)SVAR脉冲响应
svar.irf<-irf(svar,n.ahead = 100)
plot(svar.irf)
6.方差分解
#反映了各变量的贡献率
(1)VAR方差分解
fevd1<-fevd(var, n.ahead = 10)
fevd1$Count
(2)SVAR方差分解
fevd2<-fevd(svar, n.ahead = 10)
fevd2$Value
ps：有时候需要进行Johansen协整检验
#Johansen协整检验，
#对r=0（不存在协整关系）的检验统计量大于临界值，表明拒绝原假设
yJoTest = ca.jo(data, type = c("trace"), ecdet = c("none"), K = 2)
summary(yJoTest)
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作者：任坤链接：http://www.zhihu.com/question/21792740/answer/27104765
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