用eviews对VAR模型滞后期判定中的问题 样本容量很少，用eviews建立VAR模型时滞后个数是怎么确...
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40\u4e2a\u65f6\u95f4\u957f\u5ea6\u7684\u8bdd\u6ee1\u8db3\u5927\u6837\u672c\u6027\u8d28\u4e86\u5427\uff0c\u6211\u89c9\u5f97\u53ef\u4ee5\u505a\u3002\u53d6\u591a\u5c11\u4f60\u4ece\u5c0f\u5f80\u5927\u8bd5\uff0c\u8d85\u8fc7\u5141\u8bb8\u4f1a\u6709\u63d0\u793a\u3002
在VAR中通常一个方程的被解释变量（及其滞后项）在另一个方程中是解释变量，这就涉及到一个滞后阶数的问题。
因为滞后阶数越多，需要估计的参数就越多，这就影响到自由度。滞后阶数的增加会在一定程度上提高模型的解释能力，但并不是越高越好，存在一个最优的阶数。确定最优阶数的方法通常使用赤池信息准则或者施瓦茨信息准则。即AIC或SIC。
一个简单的VAR(2)模型如下：
xt=a(yt-1)+by(t-2)+c
yt=d(xt-1)+ex(t-2)+f
Eviews的话。 在检验过程中， 各个信息准则对应的检测值列表下，最优的阶前面会有星号。 看你用什么标准了 AIC SIC LR 都用的很多。 也可以中和判断 。
不同数值的结果当然不一样，你看看自由度是不是变了，这就是不同数值所造成的
我经常帮别人做这类的数据分析
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