最近肝毕业论文，由于要做稳健性检验或者要验证核心解释变量滞后项能否保持与之前固定效应模型回归结果一致，因此我们需要决定最佳的滞后期。整半天才弄好，感觉网上的人说的不太清楚，我决定分享一下。

有的人用格兰杰因果检验+estat ic，逐渐看每一期的AIC/BIC的变化来决定哪一期最佳。但是这个方法只适用于时间序列。尽管连玉君老师分享了xtgrangert的代码，可适用于面板数据的格兰杰因果检验，但是该代码不能用estat ic展示AIC和BIC值，而且它还不能像别的格兰杰因果检验代码一样直接给出最佳滞后期。

参考了连玉君老师另一个在经管之家的回答后（stata 如何调出AIC结果 - 统计软件培训班VIP答疑区 - 经管之家(原人大经济论坛) (pinggu.org)），我发现还有另一种方法，是直接通过回归然后展示AIC和BIC值进行选择。

具体流程如下：

（1）定义面板数据：xtset name yaer（这个不必多说）

（2）生成滞后项：gen l_x=l.x（二阶滞后：gen l2_x=l2.x，以此类推）

（3）回归并生成、保存AIC/BIC值：

xtreg y l.x controls （单固定是这样，双固定就reghdfe，OLS就reg，都能用）

estat ic（该代码可展示AIC/BIC值）

est store m1（该代码用于esttab输出时能够输出储存的对象，m1什么的随便取名字）

xtreg y l2.x controls

estat ic

est store m2

然后以此类推，按自己需求滞后几项都可以，最重要的是展示出你确实找到了AIC/BIC最低的一期。

最后合并表格并输出：

ret list

mat list r(S)

mat S = r(S)

estadd scalar aic = S[1,5]

estadd scalar bic = S[1,6]

esttab m1 m2 m3 m4 m5 using zhihou.rtf, s(r2 N aic bic) nogap

（不要用.doc，表格难看）

得到结果之后，表格下方会有aic和bic的值，按照最小原则选择最佳滞后期。（如果两个指标有冲突那就选一个用就是）最后，看最佳滞后期的核心解释变量是否显著，且系数正负是否保持与之前的回归一致，如果都一致，那么它就挺稳健的（大概）。

总之，简单又快捷！

常见问题解答：

Q1：为什么跑的时候显示not sorted?

A：因为你忘了先定义面板数据。

Q2：AIC/BIC是负值怎么比大小？

A：按照实际值比大小，而不是绝对值。负数的时候，绝对值越大越小。

Q3：确定最佳滞后期之后是不是可以用最佳滞后期xtgrangert证明格兰杰因了？

A：确实。