VAR模型滞后项数判定

我在用varsoc命令判断var模型滞后项数的时候，我的AIC，BIC还有LR的最优选择都是指向同一个滞后项，但是随着却滞后项的增多而增多，比如我最大检验4个滞后项的时候，最优选择都是4，最大检验6个的时候，最优又变成了6，而且还有继续增加的趋势，这是怎么回事？是我的数据有问题吗（我的数据是annual的）？该如何解决呢？

我以前的帖子里跟你解释过，如果用的阶数太多，会降低结果的显著性，如果阶数太少，比较容易拒绝原假设。时间序列里，判断阶数的话，你可以先用一个你认为足够大的阶数，然后通过IC判断最优项。这里你可以取12，然后通过IC判断阶数就可以了。再大的阶数必要性不是太大了。

另外，你的数据是年度数据，总共有多少观察值？样本太小的话，统计结果不可靠的。

同问。

方便的话 把数据上传我来试试

一般是选取最大滞后阶来做

xingxf 发表于 2014-5-11 22:53
我以前的帖子里跟你解释过，如果用的阶数太多，会降低结果的显著性，如果阶数太少，比较容易拒绝原假设。时 ...

   Selection-order criteria
   Sample:  1992 - 2012                         Number of obs      =        21
  +---------------------------------------------------------------------------+
  |lag |    LL      LR      df    p      FPE       AIC      HQIC      SBIC    |
  |----+----------------------------------------------------------------------|
  |  0 |  65.9376                      2.1e-09  -5.80358  -5.74961  -5.55489  |
  |  1 |  209.965  288.05   25  0.000  2.7e-14  -17.1395  -16.8156  -15.6473  |
  |  2 |  270.226  120.52   25  0.000  1.5e-15  -20.4977   -19.904   -17.762  |
  |  3 |  345.932  151.41   25  0.000  7.5e-17* -25.3268  -24.4632  -21.3477  |
  |  4 |  3002.34  5312.8   25  0.000        .  -275.937  -274.803  -270.714  |
  |  5 |  3005.79    6.91   25  1.000        .  -276.266  -275.132  -271.043  |
  |  6 |  3003.14 -5.3094   25      .        .  -276.013   -274.88   -270.79  |
  |  7 |  3007.43  8.5808   25  0.999        .  -276.422  -275.288  -271.199  |
  |  8 |   3114.3  213.74   25  0.000        .    -286.6  -285.466  -281.377  |
  |  9 |   3162.2  95.799   25  0.000        .  -291.161  -290.028  -285.939  |
  | 10 |  3260.96  197.53   25  0.000        .  -300.568  -299.434  -295.345  |
  | 11 |  3282.88   43.84   25  0.011        .  -302.655  -301.522  -297.433  |
  | 12 |  3336.64  107.52*  25  0.000        .  -307.775* -306.642* -302.553* |
  +---------------------------------------------------------------------------+
总共是33年，按你说的选了最大12，结果如上，按IC的值是12项，然后往下用vecm的时候stata说了太多项，那应该怎么往下做？

frederick2012 发表于 2014-5-11 17:00
方便的话 把数据上传我来试试

edata.xls (11 KB)

2014-5-12 02:33:51 上传

[时间序列问题] VAR模型滞后项数判定

看了你的样本，33个观察值，样本确实挺小的，这样你跑VECM加12个lag它是会报错啊。你这种情况用3阶lag其实就可以了。你要是有月数据或者周数据，可以试lag阶数12。