《表3 滞后阶数选择结果：老龄化、居民消费与商品房价格——基于我国省际数据的实证分析》

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《老龄化、居民消费与商品房价格——基于我国省际数据的实证分析》

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注：*表示在10%的水平上显著。资料来源：根据实证结果整理而得。

由于广义矩估计和脉冲响应函数均是考察目标变量变动一个标准差对其他变量的影响程度，因此PVAR模型在进行估计前需要选取相应的滞后阶数。目前有三种信息准则可进行滞后阶数的选择，分别为MMSC-Akaike(AIC）、MMSC-Bayesian(BIC）和MMSC-Hannan&Quinn(HQIC）（任伟和陈立文，2019），其中AIC在时间序列较长的情况下容易出现滞后阶数过大的问题，因此本文主要参考的信息准则为BIC和HQIC。如表3所示，PVAR模型的最优滞后阶数为2。