《表7 东部地区最优滞后期检验》
*表示支持的检验阶数。
由于本文采用面板数据向量自回归模型(Panel-VAR,PVAR)对变量之间的关系进行分析,因此在变量通过平稳性检验和协整检验之后,还需要对模型的滞后阶数进行确定[6-8]。由于本文采用的面板数据向量自回归模型(PVAR)适用的数据必须是平稳数据,因此本文首先对以上变量进行一阶差分,得到平稳数据之后再对模型的滞后阶数进行检验和确定。目前,学界一般都采用基于极大似然估计量(Likelihood)构造的信息准则的方法对PVAR模型进行定阶,包括赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和拟似然独立准则(QIC)等方法[3-4]。本文通过利用Stata11.0软件计算出AIC、BIC和QIC三个信息准则分别对基于我国东西部地区数据构建的PVAR模型进行定阶,计算结果如表7、表8所示。
图表编号 | XD00153720000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.08.15 |
作者 | 曹凤超 |
绘制单位 | 北京大学教育学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |