考虑两个平稳时间序列向量上的 G 因果关系（称这些变量为$X$和$Y$)，每个都有 100 多个观察值。它是每日金融市场时间序列数据。我有理由相信这两个变量之间存在反向因果关系（即，$X$原因$Y$也$Y$原因$X$）。

我想知道关于选择滞后长度的最佳方法的当前共识（或接近共识）。

谷歌搜索只显示了一些 1984 年和 1985 年的论文。Scholarpedia 关于Granger 因果关系的条目说可以最小化 AIC 或 BIC，但没有提供此声明的参考资料，因此我不想在得到确认之前对其进行编码。还是基于定性推理的选择？

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