摘要

Akaike的模型选择程序(1970年)最大限度地减少了预测新的独立观测值时预期平方误差的估计。这个选择标准是为最小二乘法拟合的模型设计的。另一种不同的模型构建技术,如最小绝对偏差回归,需要适当的模型选择程序。本文提出了一种适用于多种损失函数的通用Akaike型准则,用于模型拟合。它只要求函数是凸的,具有唯一的最小值,并且在期望中是两次可微的。仿真结果表明,本文提出的估计量很好地逼近了各自的预测误差。

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