《表2 不同信息准则下VAR模型的滞后阶数》

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《不同经济发展路径下的能源需求与碳排放预测——基于河北省的分析》

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注:LL、LR、FPE、AIC、HQIC、SBIC表示选择滞后阶数时所根据的准则，由stata软件根据其内部算法自动选择；*表示依据某种信息准则选定的最优滞后阶数.

（2） 进行长期协整检验.在单位根检验的基础上，本文运用Johansen-Juselius协整法检验各变量之间是否存在长期稳定的协整关系.该方法是以向量自回归（VAR）模型为基础的检验回归系数的方法，是一种对多变量进行协整检验的较好方法[26].协整检验过程中，首先需要确定协整检验的滞后阶数，本文依据表2的结果，确定VAR模型的滞后阶数为2阶.其次，确定协整方程的个数.表3的迹统计量是检验协整向量存在性的常用统计量，原假设为不存在协整关系，在秩数量为“0”时，迹统计量在1%和5%水平上均拒绝原假设，说明存在协整关系；而在“最多1个秩”时接受原假设，由此判断存在1个协整方程.