VAR模型的滯後階數越大，自由度就越小。壹般根據AIC和SC取值最小準則來確定階數。
如果AIC和SC並不是同時取值最小，采用LR檢驗進行取舍。
時序數據樣本容量小，AIC和SC準則可能需要謹慎，需要根據經驗驗證。從經驗看，這時壹般比較滯後123階基本可以得到較好結果。
還可以通過eviews6.0軟件確定最大滯後階數，在var估計結果窗口中點擊view/lag/structure/lag/length/criteria輸入最大滯後階數，以*號最多的階數確定滯後階數。
似然比檢驗LR是反映真實性的壹種指標，屬於同時反映靈敏度和特異度的復合指標。似然比定義為有約束條件下的似然函數最大值與無約束條件下似然函數最大值之比。
擴展資料：
似然比檢驗(likelihood ratio, LR) 是反映真實性的壹種指標，屬於同時反映靈敏度和特異度的復合指標。似然比定義為有約束條件下的似然函數最大值與無約束條件下似然函數最大值之比。
似然比檢驗的思想是：如果參數約束是有效的，那麽加上這樣的約束不應該引起似然函數最大值的大幅度降低。也就是說似然比檢驗的實質是在比較有約束條件下的似然函數最大值與無約束條件下似然函數最大值。
當樣本含量n較大時，-2lnλ (本書中用符號G表示)近似x2分布;當自由度大於1，甚至n較小時，這種近似的程度也是相當滿意的。
基於上述原理，統計中廣泛應用對數似然比檢驗，通過計算統計量G，可按x2分布處理，不但計算方便，而且只要自由度大於1，就不必考慮理論頻數大小的問題。
關於似然比檢驗的具體應用，詳見條目“頻數分布的擬合優度”、“兩樣本率比較”、“多個樣本率比較”、“樣本構成比的比較”以及“計數資料的相關分析”等。
參考資料：