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2011-01-12
这是我在一个模型中进行的滞后阶数判断

VAR Lag Order Selection Criteria      
Endogenous variables: LNRHNI LNBEOA LNLTAS      
Exogenous variables: C      
Date: 01/12/11   Time: 17:10      
Sample: 1978 2006      
Included observations: 23      
      
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
      
0 -4.760237 NA   0.000394  0.674803  0.822911  0.712052
1  59.01115   105.3614*   3.40e-06* -4.087926  -3.495495* -3.938931
2  62.16419  4.386829  5.94e-06 -3.579494 -2.542739 -3.318753
3  70.39839  9.308224  7.21e-06 -3.512903 -2.031824 -3.140416
4  81.42904  9.591872  7.88e-06 -3.689482 -1.764078 -3.205248
5  86.73521  3.229844  1.84e-05 -3.368279 -0.998552 -2.772299
6  121.4959  12.09068  6.00e-06  -5.608340* -2.794289  -4.900614*
      
* indicates lag order selected by the criterion      
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)      
FPE: Final prediction error      
AIC: Akaike information criterion      
SC: Schwarz information criterion      
HQ: Hannan-Quinn information criterion   

AIC准则显示滞后6期,SC准则显示滞后1期,LR显示滞后1期(没错吧?),那么我建立VAR模型的最佳滞后期应该选择多少期呢?非常感谢。
我已经检测出变量在SC准则下是一阶差分平稳的。
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2011-1-13 13:52:17
AIC会OVERFIT the model,就选一期吧,SC是consistent的,只要你的样本量足够大,应该相信SC
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2011-1-13 16:35:37
冬日的碧雪 发表于 2011-1-13 13:52
AIC会OVERFIT the model,就选一期吧,SC是consistent的,只要你的样本量足够大,应该相信SC
谢谢。
但是我继续检测发现,用滞后一期建立的VAR模型是不稳定的,只有用滞后6期建立的VAR模型才稳定。VAR一期有一个根模在单位圆外,只有VAR六期的根模才全在单位圆内。
……
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2012-4-10 21:39:55
我也遇到这种问题了,求高手啊!
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2016-3-22 10:40:23
Included observations: 3994                               
                                               
                                               
Lag        LogL        LR        FPE        AIC        SC        HQ
                                               
                                               
0         25192.43        NA          1.14e-08        -12.61414        -12.61099        -12.61302
1         27528.78         4669.189         3.54e-09        -13.78206        -13.77261        -13.77871
2         27917.83         777.1182         2.92e-09        -13.97488        -13.95912        -13.96929
3         28034.98         233.8938         2.76e-09        -14.03154        -14.00948        -14.02372
4         28093.58         116.9318         2.69e-09        -14.05888        -14.03052        -14.04882
5         28122.01         56.69822         2.65e-09        -14.07111        -14.03645        -14.05882
6         28141.59         39.03110         2.63e-09        -14.07891         -14.03795*         -14.06439*
7         28147.77         12.31083         2.63e-09        -14.08000        -14.03274        -14.06325
8         28156.76          17.92086*          2.62e-09*         -14.08251*        -14.02894        -14.06352
                                               
                                               
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