《表5 支出PVAR模型的最优滞后阶数选择》
注:与表4类似,根据本表结果,最优滞后阶数同样为一阶,故选择建立PVAR(1)模型
在估计参数前,需要先确定模型的滞后期。一般地,可以采用AIC、BIC和HQIC准则选择PVAR模型的最优滞后阶数,通常取AIC、BIC和HQIC值最小时对应的滞后阶数作为最优滞后阶数。而当样本数有限时,一般选择1阶或2阶作为滞后阶数。为此,我们利用Abrigo&Love(2016)提供的方法选择恰当的滞后阶数以及工具变量个数,结果如表4和表5所示。方便论述起见,我们将财政收入不确定性对应的PVAR模型称为收入PVAR模型,将财政支出不确定性对应的模型称为支出PVAR模型。从表4、表5中可知,收入PVAR模型和支出PVAR模型满足过度识别检验的最优滞后阶数均为一阶,因而均需建立PVAR(1)模型。同时,也需要控制好个体固定效应与时间效应。
图表编号 | XD0054728800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.04.25 |
作者 | 王志刚、周孝 |
绘制单位 | 中国财政科学研究院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |