对原始数据进行单整检验，服从一阶单整，又进行协整检验，存在三个协整向量，然后运用下面程序：

proc varmax data=a;
   model p1-p4 / p=3 ecm=(rank=3 normalize=p1);
run;

主要结果：

                                                   Information     Criteria

                                                         AICC    -37.6794
                                                         HQC     -37.4193
                                                         AIC     -37.7006
                                                         SBC     -37.0024
                                                         FPEC    4.24E-17

 Schematic Representation of Cross Correlations of Residuals
        Variable/
        Lag          0       1       2       3       4       5       6       7       8       9       10      11      12

        p1           ++++    ....    ....    +++.    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....
        p2           ++++    ....    ....    ++..    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ----    ....
        p3           ++++    ....    ....    +++.    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ..+.
        p4           ++++    ....    ....    +++.    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....    ....

                                     + is > 2*std error,  - is < -2*std error,  . is between

 Portmanteau Test for Cross
                                                    Correlations of Residuals
                                          Up To
                                          Lag            DF    Chi-Square    Pr > ChiSq

                                                4        16         28.75        0.0256
                                                5        32         47.84        0.0356
                                                6        48         58.50        0.1425
                                                7        64         77.91        0.1135
                                                8        80         91.09        0.1864
                                                9        96        113.79        0.1039
                                               10       112        133.83        0.0782
                                               11       128        149.62        0.0929
                                               12       144        167.17        0.0906

 The VARMAX Procedure

                                            Univariate Model White Noise Diagnostics

                                              Durbin            Normality                  ARCH
                            Variable          Watson    Chi-Square    Pr > ChiSq    F Value    Pr > F

                            p1               1.95946         55.86        <.0001       5.99    0.0152
                            p2               1.97668        103.12        <.0001       5.66    0.0182
                            p3               1.98071         26.37        <.0001      10.98    0.0011
                            p4               1.99745         98.61        <.0001      19.54    <.0001

                                                 Univariate Model AR Diagnostics

                                      AR1                  AR2                  AR3                  AR4
                   Variable    F Value    Pr > F    F Value    Pr > F    F Value    Pr > F    F Value    Pr > F

                   p1             0.03    0.8591       0.02    0.9793       2.76    0.0428       2.43    0.0484
                   p2             0.20    0.6532       0.11    0.9003       2.55    0.0562       1.95    0.1025
                   p3             0.03    0.8691       0.12    0.8900       2.17    0.0926       1.64    0.1639
                   p4             0.03    0.8659       0.05    0.9541       0.94    0.4229       0.76    0.5536

几个问题：
1、误差项滞后阶数p如何确定？题目中用了p=3。但似乎不合适，，因为没通过白噪声检验。换了p=3,4,5,6,7.8,9等，还是不行？怎么处理啊？

2、Portmanteau Test是否是检验残差之间的相关性？这个结果说明什么呢？滞后4-5在5%水平相关？滞后10、11、12在10%水平相关？

这个结果怎么理解与运用啊？

谢谢达人，希望能够耐心看一下！再次感谢！