关于VAR模型的滞后期选择的探讨

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关于VAR模型的滞后期的确定，是目前我们很多人困惑的一个问题，如何确定最佳滞后期是大家想要知道的，希望大家在此多多探讨和学习。
目前有很多人根据AIC准则和SC准则所确定的滞后期，也有些论文只用其中一个原则去判断滞后期，但是有时AIC和SC最小值的位置不一致时，很多人建议LR检验。也有的ALC和SC原则判断出滞后期很大，比如7期，这时这么大的滞后期是否还具有经济含义？

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关键词：滞后期选择 VAR模型 AR模型 滞后期 VaR VaR 滞后期

这也是我想知道的。AIC,SC多大才算通过？希望有人帮忙解决下。

选择各种滞后期，看哪一个的AIC,SC最小

AIC,SC与LR结合检验

如果找到SIC AC 最小值时的滞后期是9了。。。这么大的lag 正常吗？

做VAR后，点击view窗口的lag structure中的lag length criteria，根据LR、FPE、AIC        、SC、HQ五个综合确定最优滞后期是多少，如果结论不一致，则根据少数服从多少原则，看上述几种方法最倾向于最后几期就可以了（上述几种方法基于Eviews6.0，可能5.0会有所不同，但区别不会太大

我自己做的时候 VAR 然后 再 看看单位根是不是都在园内，如果不在，就调整 lag  ，最后做lag  length Criteria

同意6楼的意见，考虑Eviews输出比较。以多为依据

我的建议是先看AIC  和SC  ，如果结果出现矛盾，再依据LR

使用用赤池（Akaike）信息准则（AIC）、施瓦茨（Schwartz）准则（SC）和LR统计量作为选择最优滞后阶数的检验标准，并用自相关Q统计量、LM统计量检验残差序列有无自相关，JB检验（Jraque-Bera）检验残差的正态性