《表2 最佳滞后阶数的判断结果》

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《地票交易、土地出让与房地产开发——基于贝叶斯VAR模型的实证研究》

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BVAR模型需要确定最佳的滞后阶数，我们采用与VAR模型一样的处理方式，利用似然比检验统计量（Likelihood Ratio，LR）、最终预测误差标准（Final Prediction Error，FPE）、最小信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）、施瓦茨准则（Schwarz Criterion，SC）、汗南-奎因准则（Hannan-Quinn Criterion，HQ）的对比结果选定。表2表示滞后阶数从0到10阶的LR、FPE、AIC、SC、HQ的结果，符号“*”代表对应准则所选取的最佳滞后阶数，从结果上看，LR、FPE以及AIC准则认为最佳滞后阶数为滞后3阶，而SC和HQ准则认为最佳滞后阶数应选择滞后1阶，本文中建立BVAR（3）模型。