生成AR(p)过程模拟的参数

资 源 简 介

生成AR(p)过程模拟的参数

详 情 说 明

在时间序列分析中，自回归(AR)模型是一种常用的线性预测模型，其中当前观测值被表示为过去p个观测值和随机误差的线性组合。AR(p)过程模拟的关键在于生成满足弱平稳性条件的参数，并准确估计模型阶数。

弱平稳性要求AR过程的所有根都位于单位圆内，这保证了过程具有恒定的均值、方差和自协方差。为确保生成参数满足此条件，可以采用多项式因式分解或直接限制参数绝对值之和小于1的方法。

定阶是AR模型建模的重要步骤，常用的信息准则包括： AIC（赤池信息准则）倾向于选择更复杂的模型 BIC（贝叶斯信息准则）更偏好简约模型 IC（信息复杂度）试图平衡两者

这些准则通过权衡模型拟合优度和复杂度来选取最优阶数。实际应用中，可以通过模拟多条样本路径来比较不同准则的定阶准确性。通常在大样本情况下BIC表现更优，而小样本时AIC可能更合适。