《表3 VAR模型最优滞后期检验结果》

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注：*表示10%下的显著性水平。

确定了模型变量的平稳性，那么在构建VAR模型的过程中，首先要设定最优滞后期，它对模型的稳健性和整体分析结果等方面有至关重要的作用。通常在实际应用中，滞后期太小有可能会导致残差自相关现象的出现，滞后期的选择越大就会越清楚地显示模型变量的动态关系特征，但同时也会造成自由度的减少，影响模型估计的有效性，因此需要在二者之间寻求一个均衡状态。接下来，本文选取五个检验统计指标来对VAR模型的最优滞后期进行选择，分别为LR、FPE、AIC、SC、HQ，在增加i值即滞后期的过程中，根据检验指标的准则数值最小的原则来确定模型的最优滞后期，结果如表3所示。