用VAR模型选最优滞后阶数时出现的问题。。。

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

在VAR Lag Order Selection Criteria过程中
当我在lags to include填入最大滞后阶数为4时，结果为：

滞后阶数	0	1	2	3	4
AIC	15.84179	10.78158	10.73744	9.749259	9.916612
SC	15.98883	11.36973	11.76670	11.21964	11.82810

这时候AIC准则与SC准则，同样指出最优阶数为3.

当我在lags to include填入最大滞后阶数为5时，结果为：

滞后阶数	0	1	2	3	4	5
AIC	15.75729	10.83035	10.87399	9.98782	9.639057	-131.3307
SC	15.90215	11.40979	11.88801	11.43642	11.52224	-129.0129

这时候AIC准则与SC准则，同样指出最优阶数为5.

我查看了一下阶数为3和阶数为5的格兰杰因果检验的结果，发现很不同。
那么我应该选择哪个最大滞后阶数呢？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：VAR模型 滞后阶数 AR模型 VaR 滞后阶 include 格兰杰 模型

AIC信息准则.pdf (183.56 KB)

2012-8-17 16:52:50 上传

你看一下原始数据是否是平稳的，另外，如果是小样本，要使用修正的AIC

zhaojumping 发表于 2012-8-17 16:52
你看一下原始数据是否是平稳的，另外，如果是小样本，要使用修正的AIC

原始数据存在协整关系。

如果样本过小，滞后阶数太多就不合适了，一般N/K<40的话，标准的AIC结果就不可靠了，使用修正的AIC

zhaojumping 发表于 2012-8-17 23:20
如果样本过小，滞后阶数太多就不合适了，一般N/K

你好，是否可以理解为一般倾向于选择lag更小的model，以符合parsimony原则

zhaojumping 发表于 2012-8-17 23:20
如果样本过小，滞后阶数太多就不合适了，一般N/K

请问，修正的aic要怎么用软件实现呢？用eviews可以做么？可以叫我怎么做么？