作者
摘要
我们考虑与使用信息标准选择的自回归阶数有关的问题。我们研究了估计阶数对以下因素的敏感性：（i）在估计不同阶数的模型时，有效观测数是否保持不变；（ii）方差估计是否根据自由度进行了调整；以及（iii）如何根据总样本量定义过拟合惩罚。仿真结果表明，在有限样本中，Akaike和Schwarz信息准则选择的滞后长度对这些参数很敏感。给出最精确估计的方法是那些在待比较模型中保持有效样本大小固定的方法。理论考虑表明，这对于有效的模型比较确实是必要的。提供了稳健模型选择指南。
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