《表5 模型VAR(2）滞后阶数判断结果》

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《牛肉价格波动与羊肉价格波动的相关性分析——基于VAR模型》

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在VAR模型中解释变量的最大滞后阶数p太小，残差可能存在自相关，并导致参数估计的非一致性。适当加大滞后阶数p（即增加滞后变量个数），可消除残差中存在的自相关。但滞后阶数p过大，待估参数多，自由度降低严重，直接影响模型参数估计的有效性。因此，建立VAR模型时，一般用赤池信息准则（AIC）和施瓦茨（SC）准则确定滞后阶数p：在增加p的过程中，使AIC和SC值同时最小。当AIC与SC的最小值对应不同的p时，只能用LR检验法。遵循“多数原则”。运用软件Eviews7.0对dlnm和dlns建立默认条件下的VAR(2），再对其滞后阶数P进行选择，其结果如表5所示，按前面描述的选择原则滞后阶数P应该选择3阶。