滞后期如何确定（如何判断滞后期）

文章主要观点

1、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。在命令行输入lsycx，然后回车。弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。

2、最后确定滞后期：根据自相关图上的自相关系数，选择最佳的滞后期。会选择自相关系数达到峰值或者自相关系数首次变为负值的滞后期作为最佳滞后期。

3、通常情况下，选择的滞后期数字会影响到检验结果的准确性和可靠性。在实际应用中，可以通过观察数据的自相关系数和偏自相关系数图像，或者通过信息准则（如AIC、BIC等）来确定最佳的滞后期数字。

4、如何在excel表中设置欠息期数公式，15日为一期。

5、滞后一期的意思是T-1期，如果数据为年度意思就是指上年度的数据，季度数据指上个季度的数据(就我所知目前公开的GDP数据为年度和季度)。滞后一期的人均GDP数据就是指上一期的人均GDP=GDP(T-1期)/人口数量(T-1期)。

6、若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。

若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。

如果是一阶平稳，那就是用一阶差分滞后的序列做格兰杰，然后用原始序列做协整你是用什么软件？用stata的话就先用varsoc确定滞后阶数，然后做var的模型，再vargranger就做格兰杰检验了。然后vecrank做协整。

最后一种方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法，统计上通常用残差平方和来表示预测误差，于是常常用X和Y建立回归方程，通过假设检验的方法（F检验）检验Y的系数是否为零。

首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型，要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列，如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题。

运用公式。在实际应用中，利用分布滞后模型建立库存函数，计算公式acf=cov（yt-k）除以var。在实际应用中，也可以通过aic等模型选择来确定滞后期数。

格兰杰因果检验，需要确定滞后阶数Lags，那么可以通过选择变量建立VAR模型，查看其中的最佳阶数，系统就会列出五大准则所判断的最佳滞后期数，若你需要服从AIC准则，那么直接查看AIC准则下的最佳滞后阶数就可以了。

1、会选择自相关系数达到峰值或者自相关系数首次变为负值的滞后期作为最佳滞后期。

2、偏相关系数是在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两变量之间的相关系数。偏相关是地理系统的一个多要素系统，一个要素的变化要影响到其它要素的变化，因此它们之间存在着不同的相关关系。

3、偏相关系数的检验可以有两种方法。一种是t-test，另外一种fisher 转化法。计算样本的偏相关系数：利用样本数据计算偏相关系数，反应了两个变量间净相关的强弱程度。

4、et-2 … et-p （p是事先指定的滞后期长度）的相关系数和偏相关系数。

5、SPSSAU提供了三种相关系数，分别是Pearson、Spearman，Kendall相关系数：如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。