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向量自回归模型是多元时间序列分析中最常用的方法之一。在建立模型的过程中模型选择是非常重要的一个环节，如果候选模型不是很多时，可以通过比较每个模型的准则值如AIC、AICc、BIC或HQ进行模型选择。可是，当存在大量候选模型肘，无法一一比较每个模型的准则值。为了解决这个问题，本文提出一个基于吉伯斯样本生成器的向量自回归模型选择方法，结果表明应用该方法能够从大量候选模型中准确、高效地确认准则值最小的模型。