VAR模型做出来的，请问应选择滞后一期还是两期。谢谢！

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Date: 03/22/11   Time: 10:18   
Sample(adjusted): 1989 2009   
Included observations: 21 after adjusting endpoints   
Standard errors & t-statistics in parentheses   
   
D(URB,2) D(INS,2) D(GDP,2)
   
D(URB(-1),2) -0.122637  255.5094 -5622.768
  (0.25499)  (239.778)  (4754.12)
(-0.48094)  (1.06561) (-1.18271)
   
D(URB(-2),2)  0.031799  150.6684 -3605.352
  (0.27671)  (260.197)  (5158.96)
  (0.11492)  (0.57906) (-0.69885)
   
D(INS(-1),2)  0.000104  0.409729 -5.443618
  (0.00029)  (0.27017)  (5.35669)
  (0.36063)  (1.51656) (-1.01623)
   
D(INS(-2),2) -0.000224 -0.933400 -0.311719
  (0.00032)  (0.30019)  (5.95196)
(-0.70163) (-3.10934) (-0.05237)
   
D(GDP(-1),2) -1.33E-05  0.076560  0.392983
  (1.6E-05)  (0.01477)  (0.29294)
(-0.84693)  (5.18188)  (1.34152)
   
D(GDP(-2),2) -1.81E-06 -0.058432 -0.727950
  (2.2E-05)  (0.02023)  (0.40116)
(-0.08401) (-2.88799) (-1.81463)
   
C  0.053607  34.72385  2681.560
  (0.08112)  (76.2814)  (1512.44)
  (0.66083)  (0.45521)  (1.77300)
   
R-squared  0.099171  0.778148  0.565638
Adj. R-squared -0.286898  0.683069  0.379482
Sum sq. resids  1.236280  1093155.  4.30E+08
S.E. equation  0.297163  279.4325  5540.350
F-statistic  0.256875  8.184199  3.038524
Log likelihood -0.057344 -143.8283 -206.5564
Akaike AIC  0.672128  14.36460  20.33870
Schwarz SC  1.020302  14.71277  20.68688
Mean dependent  0.019048  63.11810  1117.967
S.D. dependent  0.261952  496.3573  7033.315
   
Determinant Residual Covariance   5.52E+10
Log Likelihood  -349.1039
Akaike Information Criteria   35.24799
Schwarz Criteria   36.29251

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关键词：VAR模型 AR模型 VaR observations observation VaR 模型 选择

不是有似然比检验去判断滞后的阶数吗

谢谢！最大似然比是越大越好，还是越小越好？ 2# crystaling

越大越好！！！ 3# ming.yan

AIC和SC越小越好！！！ 3# ming.yan

哥们谢谢你了！呵呵！ 5# ci6789

6# ming.yan

能留个联系方式么？ 7# ci6789

如果AIC和SC选的滞后期不一样，再根据LR来选吗