确定滞后阶数通常需要考虑多个因素，以下是一些常用的方法：
信息准则
AIC （Akaike Information Criterion）：AIC倾向于选择较小的模型，即较少的滞后阶数，以减少自由度，但可能会牺牲一些拟合度。
SC （Schwarz Criterion）：SC与AIC类似，但惩罚项的系数不同，通常SC对较复杂的模型施加更重的惩罚。
HQ （Hannan-Quinn Criterion）：HQ是AIC和SC的加权平均，试图在两者之间找到平衡。
统计检验
LR （Likelihood Ratio） 检验：当AIC和SC不是同时取最小值时，可以使用LR检验来比较不同滞后阶数的模型。
经验验证
当样本容量较小，信息准则可能不够可靠，此时可能需要依赖经验判断。
比较滞后1、2、3阶通常可以得到一个较好的结果。
软件工具
使用统计软件如EViews可以辅助确定最大滞后阶数。在EViews的VAR估计结果窗口中，可以通过相关选项输入最大滞后阶数，并选择*号最多的阶数作为滞后阶数。
交叉验证
使用交叉验证方法评估不同滞后阶数下模型的性能，例如在Python的statsmodels库中可以使用交叉验证来选择最佳的滞后阶数。
其他检验
DW （Durbin-Watson） 值：用于检验时间序列是否存在自相关性。
Wald统计量：用于检验模型参数的显著性。
格兰杰检验：用于检验一个时间序列是否是另一个时间序列的格兰杰原因。
选择滞后阶数时，需要综合考虑模型的拟合优度、自由度、解释变量的个数等因素，并可能需要通过多次尝试和经验来确定最佳的滞后阶数。需要注意的是，不同的模型和数据集可能需要不同的滞后阶数，因此最佳滞后阶数可能因情况而异