验统计量Р5%临界值Р平稳性РRESIDР-2.53 Р-1.9Р平稳Р可以看出,回归的残差序列是平稳的,所以lnpgdp和npgr存在着长期稳定的协整关系。Р4.4VAR模型估计Р构建VAR模型之前,需要判断滞后阶数,而滞后阶数的选择要兼顾滞后项和自由度。npgr对lnpgdp的VAR模型滞后期数的检验结果如下所示。Р表5 VAR模型滞后期数检验Р LagРLogLРLRРFPEРAICРSCРHQР0Р-111.0258РNA Р 2.187794Р 6.458617Р 6.547494Р 6.489297Р1Р 24.91474Р 248.5770Р 0.001164Р-1.080842Р -0.814211*Р-0.988801Р2Р 31.33672Р 11.00911Р 0.001017Р-1.219241Р-0.774856Р-1.065839Р3Р 37.16165Р 9.319892Р 0.000923Р-1.323523Р-0.701384Р-1.108760Р4Р 44.41743Р 10.78002*Р 0.000776*Р -1.509568*Р-0.709674Р -1.233445*Р根据检验结果,在显著水平为5%下,LR、FPE、AIC和HQ指标显示滞后期数为4时,VAR模型更加合理。Р得到的VAR方程为:РLNPGDP = 1.446*LNPGDP(-1) - 0.899*LNPGDP(-2) + 0.553*LNPGDP(-3) - 0.1723*LNPGDP(-4) - 0.015*NPGR(-1) - 0.008*NPGR(-2) + 0.022*NPGR(-3) - 0.018*NPGR(-4) + 0.772РLNPGDP与npgr建立VAR(4)的模型,调整后的R2=0.9989,F值为2994.5,模型整体拟合效果较好。
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