akaike信息准则（aic）简介
Akaike信息标准（通常简称为AIC）是在嵌套统计或计量经济模型中进行选择的标准。AIC本质上是对每个可用计量经济模型的质量的估计度量，因为它们在某一组数据中相互关联，使其成为模型选择的理想方法。
使用aic进行统计和计量经济模型选择
AKAIKE信息标准（AIC）是在信息论的基础上发展起来的。信息论是应用数学的一个分支，涉及信息的量化（计数和测量的过程）。在使用AIC尝试测量给定数据集的计量经济模型的相对质量时，AIC为研究人员提供了一个信息估计，如果使用特定模型来显示产生数据的过程，将丢失这些信息。因此，AIC致力于平衡给定模型的复杂性与其拟合优度之间的权衡，拟合优度是描述模型“拟合”数据或观测集的统计术语。
aic不会做什么
由于Akaike信息标准（AIC）可以处理一组统计和计量经济学模型以及给定的数据集，因此它是模型选择中的一个有用工具。但即使作为一种模型选择工具，AIC也有其局限性。例如，AIC只能提供模型质量的相对测试。也就是说，AIC没有也不可能提供一个模型测试，该测试将产生绝对意义上的模型质量信息。因此，如果每一个测试的统计模型都同样不令人满意或不适合数据，AIC从一开始就不会提供任何指示。
计量经济学术语中的aic
AIC是与每个型号关联的编号：
AIC=ln (sm2) + 2m/T其中m是模型中的参数数量，sm2（在AR（m）示例中）是估计的残差方差：sm2=（模型m的残差平方和）/T。这是模型m的平均残差平方。
在选择m时，可将标准最小化，以在模型拟合（降低残差平方和）和模型复杂性（用m衡量）之间形成折衷。因此，对于给定的一批数据，AR（m）模型与AR（m+1）模型可以通过该标准进行比较。
一个等价的公式是：AIC=tln（RSS）+2K，其中K是回归数，T是观测数，RSS是残差平方和；最小化超过K以选取K。
因此，如果提供一组计量经济学模型，相对质量方面的首选模型将是AIC值最小的模型。
- 发表于 2021-09-25 11:45
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- 分类：商业金融
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