《表3 最优滞后阶数检验结果》

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注：*表示在对应AIC、SC或HQIC准则下选择的最优滞后期（最小值）；LR：连续修正LR检验统计量（在5%水平显著）；FPE：最终预测误差。

(2）最优滞后阶数的选择。在建立VAR模型之前，我们一般根据SC、AIC和HQ值取最小的准则确定VAR模型的最优滞后阶数，结果如表3所示。由表3的检验结果来看，当滞后阶数为2时，AIC、SC和HQ值达到最小，因此选择滞后阶数为2的VAR模型是合理的。