RATS中VAR模型和VECM模型的滞后阶数选择？

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open data 12345_plas.xls
data(format=xls,org=columns) 1 1990 EX PLAS
set lex = log(ex)
set lplas = log(plas)
set dlex = lex-lex{1}
set dlplas = lplas-lplas{1}

*Using VARLagSelect
@varlagselect(lags=6,crit=bic)
#lex lplas
存在一个问题就是VAR和VECM模型都是对dex，dplas（对数收益）进行建模，那这里理应对对数收益进行滞后选择啊。另VAR模型中也只涉及dex，dplas（对数收益）变量，又该如何选取滞后阶数？


*Use @JohMLE to test the cointegrating rank
*RC restricts aconstant to the CV.
@johmle(lags=2,det=rc,cv=cvector)
# lex lplas
此处的滞后阶数又应该用@varlagselect(lags=6,crit=bic) （#lex lplas 还是 #dex dplas）所得到的滞后阶数呢？


*Setting the Cointegrating Vectors
set ect = lex+(-4.664164/-32.943952)*lplas+(138.156062/-32.943952)
system(model=ectmodel)
variables dlex dlplas
lags 1 to 2
det  ect{1}
end(system)
estimate
此处的滞后数等于varlagselect中取得的滞后数，而这里也是对对数收益的滞后，那么第一步滞后选择理应是对对数收益滞后的选择啊？？？

garch(p=1,q=1,model=ectmodel,mv=CC,variances=varma,pmethod=simplex,piters=10) / dlex dlplas

相似的疑问之前也在https://bbs.pinggu.org/thread-1360145-1-1.html出现，但我并未从中得到满意的解答。
还希望能得到大家的指点，谢谢！

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关键词：VECM模型 VAR模型 ECM模型 滞后阶数 VECM 模型

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