《表2 PVAR模型滞后期的选择》

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由于本面板数据水平序列构造出的PVAR模型不平稳，基于不平稳PVAR模型得到的后续的相关模型和统计分析的可信度均受到影响。参考文献9的做法，采用差分后的序列进行一系列的PVAR分析，经检验各序列一阶差分均为平稳序列[9]。根据MBIC、MAIC、MQIC信息最小化原则确定本文PVAR模型的滞后阶数定为1阶滞后。因为AR特征多项式的根的倒数全部落在单位圆内，利用差分序列构造的PVAR(1）模型平稳。PVAR模型最优滞后期的判定如表2所示。