《表1 VAR模型滞后期的选择》
注:*表示依据相应的标准选择的滞后期。
向量自回归(Vector Autoregressive,VAR)模型的滞后阶数确定非常重要,如果滞后阶数p过小,残差可能存在自相关问题,会影响参数估计的准确程度;如果滞后阶数p过大,会影响变量的自由度。本文选用赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)准则和施瓦兹准则(Schwarz Criterion,SC)同时达到最小时的滞后阶数作为最佳滞后阶数,检验结果如表1所示。
图表编号 | XD0076289100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.01 |
作者 | 钟宇 |
绘制单位 | 江西财经大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |