AR模型AIC,CAT等几种信息准则的使用来确定阶数

资 源 简 介

AR模型AIC,CAT等几种信息准则的使用来确定阶数

详 情 说 明

在时间序列分析中，自回归（AR）模型是一种常用的预测方法，而选择合适的模型阶数（p值）是建模的关键步骤。信息准则为这一选择提供了量化依据，主要包括AIC（Akaike Information Criterion）和CAT（Criterion Autoregressive Transfer）等指标。

AIC准则基于信息论，通过平衡模型拟合优度与复杂度来选择阶数。其计算公式为AIC = 2k - 2ln(L)，其中k为参数个数，L为似然函数值。AIC值越小，模型表现越好。使用时需注意，AIC倾向于选择稍高阶数，可能出现过拟合。

CAT准则则专门针对AR模型设计，通过最小化预测误差方差来选择阶数。相比AIC，CAT对模型复杂度的惩罚更严格，尤其适用于样本量较小的情况。

实际应用中，通常采用以下步骤确定阶数： 预设最大候选阶数P 计算各阶数下AR模型的AIC/CAT值 选择使准则值最小的阶数作为最优解 结合PACF图等辅助工具验证选择

值得注意的是，不同准则可能给出不同结果。AIC更重视预测精度，BIC（贝叶斯信息准则）倾向简化模型，而CAT则专注于AR特性。建议同时比较多个准则结果，并结合实际业务需求做出最终判断。