Haklısın. Johansen yaklaşımının zayıflığı, gecikme uzunluğuna duyarlı olmasıdır. Bu nedenle, gecikme uzunluğu sistematik bir şekilde belirlenmelidir. Aşağıda literatürde kullanılan normal süreç yer almaktadır.
a. VAR modeli için maksimum gecikme uzunluğu "m" seçin. Genellikle, yıllık veriler için bu 1, üç aylık veriler için bu 4 ve aylık veriler için bu 12 olarak ayarlanır.
b. VAR modelini seviye olarak çalıştırın. Örneğin, veriler aylıksa, 1,2, 3, .... 12 gecikme uzunlukları için VAR modelini çalıştırın.
c. AAR (Akaike bilgi kriteri) ve SIC'yi (Schwarz bilgi kriteri) bulun (VAR için HQ (Hannan-Quin bilgi kriteri), FPE (Son tahmin hatası kriteri) ancak AIC ve SIC çoğunlukla kullanılır) her gecikme uzunluğu için model. VAR modeli için AIC ve SIC'yi en aza indirgeyen gecikme uzunluğunu seçin. SIC ve AIC'nin çelişkili sonuçlar verebileceğini unutmayın.
d. Son olarak, c adımında seçtiğiniz gecikme uzunluğu için VAR modelinin kalıntılarının ilişkili olmadığını teyit etmelisiniz [otokorelasyonlar için Portmanteau Testleri kullanın]. Otokorelasyon varsa, gecikme uzunluğunu değiştirmeniz gerekebilir. Genellikle, zaman serisi ekonometrisindeki yeni başlayanlar d adımını atlama eğilimindedir.
e. Eşbütünleşme için gecikme uzunluğu, adım d eksi birinden seçilen gecikme uzunluğudur (gecikme uzunluğuna karar vermek için VAR kullandığımız seviyenin aksine, modeli şimdi ilk farkta çalıştırdığımız için).