《表4 模型滞后阶数选择标准》

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在构建向量自回归模型时，一个重要的问题就是模型滞后阶数的确定。滞后期太少不能完全反映变量之间的动态关系，滞后期太多会导致自由度减少，从而影响模型估计的有效性。根据向量自回归模型滞后长度的选择标准，除SC信息准则外，似然比检验统计量（LR）、最终预测误差（FPE）、AIC信息准则及HQ信息准则等四种方法均推荐的最佳滞后阶数为3阶（见表4）。据此，我们建立起一个滞后阶数为3的四变量向量自回归模型，并对其滞后结构进行检验，得出该四变量向量自回归模型是稳定的。