《表4 最优滞后阶数检验结果》

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《互联网金融背景下的金融发展与经济增长:基于VAR模型》

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注:*表示该准则选择的最优滞后阶数。

在建立正式的VAR模型前，还应确定滞后期p。滞后期p太小，误差项的自相关情况会很严重，并导致参数的非一致性估计，而p值过大会导致自由度减小，直接影响模型参数估计量的有效性。受到自由度的限制，指定最大滞后阶数为3，利用指标LR、FPE、AIC、AC和HQ来选取最优滞后阶数。检验结果如表4所示，在SIC准则下最优滞后阶数为0，在LR和HQ的准则下最优滞后阶数为1，在FPE和AIC准则下最优滞后阶数为2。本文选择滞后2阶为VAR模型的最优滞后阶数。