最优滞后期由AIC准则确定。
呵呵，你操作eviews，它会自动生成的。

2# tfkl


没有啊。。。就看到下面这个内容吧，AIC在哪里呀？高手麻烦说的清楚点吧，不甚感激。。
Pairwise Granger Causality Tests   
Date: 04/17/11   Time: 20:39   
Sample: 1994M01 2010M12   
Lags: 3   
   
  Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
   
  SE does not Granger Cause SR 201   5.48721          0.00122
  SR does not Granger Cause SE          2.07103          0.10539

在VAR估计时，看ＡＩＣ最小的那个，然后减去１就是最佳的。。。

看起來只能解釋
SE does  Granger Cause  by SR 201

如果基于VAR模型的Granger，其滞后阶数应该是比VAR的滞后阶数小1阶，VAR模型的滞后阶数可以由AIC、SC、LR等准则确定。
若是基于组数据的Granger检验，滞后阶数要自己选择输入……
另外，由于由于格兰杰的检验结果非常依赖于滞后阶数，一般会对不同的阶数进行检验，用以说明变量之间的因果关系是稳健的，因此，在无法确定的时候不妨多做几阶检验。