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Sin、Chor-Yiu;怀特，哈尔伯特

用于选择可能错误指定的参数化模型的信息标准。 （英语） Zbl 0843.62089号

《经济学杂志》。 71，第1-2期，207-225（1996）.
摘要：我们考虑惩罚似然准则来选择相关过程的模型。模型可以是严格嵌套的、重叠的或非嵌套的、线性的或非线性的，也可以是正确指定的或错误指定的。我们提供了关于惩罚的充分条件，以保证在概率为1（或概率接近1）的情况下，选择达到较低平均Kullback-Leibler信息准则（KLIC）的模型，或者当两者具有相同的KLIC时，选择更节省的模型。作为特例，我们的结果描述了Akaike、Schwarz和Hannan-Quinn信息准则。作为例子，我们考虑了ARMAX-GARCH和STAR模型的选择。

引用于77文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

Akaike信息准则;施瓦兹信息准则;汉南-奎因信息准则;弱稠度;中心极限定理;强一致性;重对数定律;惩罚似然准则;相关过程模型;下平均Kullback-Leibler信息准则;ARMAX-GARCH公司;STAR型号

软件：

KLIC公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛C.-Y.Sin｝和\textit｛H.White｝，J.Econom。71，编号1--2，207--225（1996；Zbl 0843.62089）
全文： 内政部

参考文献：

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