1樓：匿名使用者
aic/sbic的指標是負數 一般值越
小表示模型越精簡parsimonious（絕對值越大越好）你要算出可用sample大小一樣情況下不同模型的aic/sbic 然後比較那個最小
比如你有100個樣本 你做ar(1) 可用的樣本只有99個 做ar(2) 可用樣本只有98個 如果你要比較這兩個模型的優劣 你只能有98個可用樣本 來計算information criterion
怎麼樣用aic和sc準則判斷滯後階數?
2樓：匿名使用者
aic/sbic的指標是負數 一般值越小表示模型越精簡parsimonious（絕對值越大越好）
你要算出可用sample大小一樣情況下不同模型的aic/sbic 然後比較那個最小
比如你有100個樣本 你做ar(1) 可用的樣本只有99個 做ar(2) 可用樣本只有98個 如果你要比較這兩個模型的優劣 你只能有98個可用樣本 來計算information criterion
3樓：匿名使用者
逐階試，哪個aic/sc最小就選用哪一滯後階數。。。。
eviews中var滯後期選擇時.aic、sc、hq為正數正常嗎 5
4樓：匿名使用者
多取幾次滯後建立模
型，比如分別建立一階、二階、……模型，各模型都會有一個aic和sc統計量，取最小的統計量所對應的階數。
只需考慮aic和sc統計量之中的一個就可以了!通常用aic!
akaike info criterion 19.26312這個就是aic的值是嗎?schwarz criterion 19.45193這個就是sc的值是嗎?
aic和sc準則並不是嚴格越小越好
eviews3.1裡面是沒有自動提供推薦滯後階數，需要人工輸入;但是在eviews6裡面確實自動提供的，但是並不是按照最小aic或sc準則的，aic或sc準則越小，可能要求滯後p值越大，但是p值越大，導致資料序列損失度越大，所以肯定eviews6做了處理，就是不知道做了什麼處理。
5樓：進理秦剛捷
adf和df
檢驗的時候
就可以根據aic
和sc的大小來判斷，一般來說這兩個值越小越優，但這兩個值越小的話，滯後項也越多，這樣一來資料序列的損失就更大了，不過一般eviews6.0以上的版本都自動處理滯後項數了。
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