你是对的。Johansen 方法的缺点是它对滞后长度很敏感。因此，应以系统的方式确定滞后长度。以下是文献中使用的正常过程。

一种。为 VAR 模型选择最大滞后长度“m”。通常，年度数据设置为 1，季度数据设置为 4，月度数据设置为 12。

湾。在 level 中运行 VAR 模型。例如，如果数据是每月的，则针对滞后长度 1,2,3,....12 运行 VAR 模型。

C。找到 AIC（Akaike 信息准则）和 SIC（Schwarz 信息准则）[还有其他准则，例如 HQ（Hannan-Quin 信息准则），FPE（最终预测误差准则），但主要使用 AIC 和 SIC）用于 VAR每个滞后长度的模型。为 VAR 模型选择最小化 AIC 和 SIC 的滞后长度。请注意，SIC 和 AIC 可能会给出相互矛盾的结果。

d。最后，您必须确认对于您在步骤 c 中选择的滞后长度，VAR 模型的残差不相关 [使用 Portmanteau 检验进行自相关]。如果存在自相关，您可能必须修改滞后长度。通常，时间序列计量经济学的初学者倾向于跳过步骤 d。

e. 对于协整，滞后长度是从步骤 d 中选择的滞后长度减一（因为我们现在在一阶差分中运行模型，这与我们使用 VAR 确定滞后长度时的水平不同）。

AIC 或 SBC 可用于帮助您确定什么滞后。R 中的URCA包建议选择具有最小 AIC 或 SBC 的滞后。