1樓：du知道君
首先確定最優滯後階數，利用aic或sc，在做單位根檢驗，給你用eviews做了一遍，aic=1
level水平內
adf test statistic -0.559785 1% critical value*
容-3.6496
5% critical value -2.955810% critical value -2.6164一階差分
adf test statistic -3.536543 1% critical value* -3.6576
5% critical value -2.959110% critical value -2.6181因此i(1)
請教adf檢驗時aic準則和sic準則不一致時怎麼辦
您好，我想向您請教三個關於eviews的問題： 1、做adf檢驗時如何確定滯後階數
2樓：匿名使用者
這個問題在你上次提問的時候回答你了啊：
1、滯後階數根據aic準則判斷，一般是從一階至三階逐個試，看那個aic小就選哪個。
2、同階單整的序列首先應檢驗一下序列之間是否存在協整關係，要是存在就可以進行granger因果檢驗，要是不存在檢驗了也沒意義啊。
3、在檢驗結果的下面都會有aic 值的輸出的啊。
樓上也是正解，你還是把分給他吧。。。。。
3樓：翁慨
首先格蘭傑檢驗的本質其實就是var模型，要求序列必須存在同階單整的協整關係或者都是平穩內序列，如果序列不平穩或者不協整那麼很可能會產生偽回歸問題。
然後對資料做個最小二乘處理之後，會出現一些統計結果，其中akaike info criterion 這一項就是我們需要的aic值，這個是結果直接體現出來的。
最後確定滯後階數就是不管對資料進行有假設條件回歸還是無假設條件回歸，都分別根據情況做幾個滯後階數的回歸（一般是滯後一階、二階、三階），分別得出aic值，進行比較，aic值最小的那個即為最優滯後階數的方程。
如需要幫助請繼續提問，歡迎交流
怎麼樣用aic和sc準則判斷滯後階數
4樓：匿名使用者
aic/sbic的指標是負數 一般值越
小表示模型越精簡parsimonious（絕對值越大越好）你要算出可用sample大小一樣情況下不同模型的aic/sbic 然後比較那個最小
比如你有100個樣本 你做ar(1) 可用的樣本只有99個 做ar(2) 可用樣本只有98個 如果你要比較這兩個模型的優劣 你只能有98個可用樣本 來計算information criterion
怎麼樣用aic和sc準則判斷滯後階數?
5樓：匿名使用者
aic/sbic的指標是負數 一般值越小表示模型越精簡parsimonious（絕對值越大越好）
你要算出可用sample大小一樣情況下不同模型的aic/sbic 然後比較那個最小
比如你有100個樣本 你做ar(1) 可用的樣本只有99個 做ar(2) 可用樣本只有98個 如果你要比較這兩個模型的優劣 你只能有98個可用樣本 來計算information criterion
6樓：匿名使用者
逐階試，哪個aic/sc最小就選用哪一滯後階數。。。。
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