eviews如何确定var滞后阶数

在使用EViews软件进行向量自回归（VAR）模型估计时，确定合适的滞后阶数是一个关键步骤。以下是一些在EViews中确定VAR模型滞后阶数的方法：

1. AIC（赤池信息准则）：

在EViews中，可以通过点击“Model”菜单，然后选择“VAR Estimation”来进行VAR模型的估计。

在估计VAR模型时，EViews会自动计算并显示AIC、BIC（贝叶斯信息准则）、HQ（Hannan-Quinn信息准则）等准则的值。

通常选择AIC或BIC最小的滞后阶数，因为它们在统计上倾向于选择过拟合程度较低的模型。

2. SC（施瓦茨准则）：

与AIC和BIC类似，SC准则也是用来选择滞后阶数的。

选择SC值最小的滞后阶数。

3. 信息准则图：

在EViews中，可以通过点击“View”菜单，然后选择“Criteria”来查看不同信息准则的图形。

通过观察信息准则图，可以找到曲线开始变平缓的点，这通常对应于一个合适的滞后阶数。

4. 似然比检验（Likelihood Ratio Test）：

似然比检验可以用来比较不同滞后阶数的VAR模型。

当滞后阶数增加时，模型参数的似然比检验统计量会减小。如果统计量显著，则表明高阶滞后模型更好。

5. 序列的自相关性：

分析时间序列的自相关性可以帮助确定滞后阶数。

– 可以使用EViews中的“ARIMA Model”功能来分析自相关性。

6. 模型识别：

确保VAR模型是可识别的，这意味着模型中的变量不能完全由其他变量预测。

以下是EViews中确定VAR滞后阶数的基本步骤：

1. 打开EViews，并导入你的时间序列数据。

2. 选择“Model”菜单，然后点击“VAR Estimation”。

3. 在VAR Estimation对话框中，输入模型的最大滞后阶数。

4. EViews将自动进行估计，并显示不同滞后阶数的模型结果。

5. 查看AIC、BIC、SC等准则的值，以及似然比检验统计量。

6. 根据上述准则选择一个合适的滞后阶数。

请注意，选择滞后阶数是一个经验过程，可能需要根据具体的研究问题和数据特性进行调整。