这个问题来自於我用 STATA跑一条 ADL 的回归要找最适落後期，参考 Stock & Waston (2007) 的BIC 公式: BIC(K)= ln(SSR(K)/T) + K*ln(T)/T (1) (2) K: 总参数个数 T: 总样本数 SSR: Sum of square residual 根据书上的解释，(1) 会减少 BIC (2) 会增加 BIC 的值，使得最後两 者有机会在某个 K 产生极小值。 今我的资料中 SSR 很小，使得 K 从 1 到6 的BIC 数值如下： BIC1 = -2.2763927 BIC2 = -2.2114635 BIC3 = -2.0801621 BIC4 = -2.0129357 BIC5 = -1.9088313 BIC6 = -1.8291095 亦即BIC 恒递增，且为负的数字。 那根据BIC 的准则，应该选 "最小" 的数字，来决定落後期。但现在 的最小值看来是在 BIC1？ 或者 当BIC 为负时，应该反过来挑最 大值？ P.S. 若采用STATA 内建 varbasic 後，跑 varsoc，用 maximum likeli- hood 算出来的 BIC 反而有极小值。 但 varbasic 算出来的参数估计和 s.e.，跟直接 regression 跑ADL 的 结果一样。可是算BIC 却得出不一致 的结果？那我应该怎麽修正？ 谢谢大家的回答。 --

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