VAR最优准则下，不稳定怎么办

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收藏 2017-11-14

是这样的，小子我初学VAR，根据最优滞后阶数原则来看，VAR是4阶（小样本,lag length criteria最高到4阶。），

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 -13.32119 NA    0.001545    2.040149    2.185010    2.047567
1    50.77663    96.14673    1.63e-06 -4.847078 -4.267637 -4.817406
2    67.93770    19.30620    6.87e-07 -5.867212 -4.853190 -5.815286
3    78.08733    7.612227    9.42e-07 -6.010917 -4.562313 -5.936736
4    129.4833    19.27348*    1.70e-08*    -11.31041*    -9.427226*    -11.21398*

然后选择1-4滞后，VAR模型就不稳定了

   Root Modulus

1.609511    1.609511
-0.203942 - 1.030096i    1.050090
-0.203942 + 1.030096i    1.050090
-0.814984 - 0.644495i    1.039025
-0.814984 + 0.644495i    1.039025
1.033610    1.033610
0.309807 - 0.862965i    0.916891
0.309807 + 0.862965i    0.916891
0.904443    0.904443
0.543086 - 0.655189i    0.851008
0.543086 + 0.655189i    0.851008
-0.646788    0.646788

但是如果lag length criteria 选择3阶，结果就如下，

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 -22.31843 NA    0.003948    2.978639    3.125676    2.993254
1    54.90455    118.1057    1.32e-06 -5.047594 -4.459443 -4.989131
2    73.29175    21.63201*    4.99e-07* -6.151971    -5.122708* -6.049660
3    83.05770    8.042547    6.57e-07    -6.242083* -4.771706    -6.095925*

最优阶数就是2阶。然后，也稳定了。

   Root Modulus

0.950446    0.950446
-0.257879 - 0.780251i    0.821762
-0.257879 + 0.780251i    0.821762
0.765494    0.765494
0.592193 - 0.389639i    0.708880
0.592193 + 0.389639i    0.708880

PS(都是一阶单整，而且通过了协整检验)