如何使用 MATLAB 将 AIC 标准应用于时间序列数据？答案

【问题标题】：How can I apply the AIC criterion to time series data using MATLAB?如何使用 MATLAB 将 AIC 标准应用于时间序列数据？
【发布时间】：2011-04-07 01:27:48
【问题描述】：

作为计量经济学工具箱的一部分，我如何使用 MATLAB 将 AIC 标准应用于时间序列数据。

有什么办法不使用GARCH函数如garchfit。如果 AIC 的唯一方法是应用 GARCH 函数，那么参数数量是什么意思？

【问题讨论】：

标签： matlab time-series

【解决方案1】：

虽然我不熟悉 GARCH 模型，但这里有一个如何使用 AIC/BIC 进行模型选择的示例（基于文档中的示例）：

load Data_MarkPound
dem2gbp = price2ret(Data);

%# fit model with specification parameters spec1
spec1 = garchset('P',1, 'Q',1, 'Display','off');
[coeff1,errors1,LLF1] = garchfit(spec1, dem2gbp);
numParams1 = garchcount(coeff1);
%#garchdisp(coeff1,errors1)

%# fit model with specification parameters spec2
spec2 = garchset('P',2, 'Q',1, 'Display','off');
[coeff2,errors2,LLF2] = garchfit(spec2, dem2gbp);
numParams2 = garchcount(coeff2);
%#garchdisp(coeff2,errors2)

%# find the best model with the smallest AIC/BIC
numObsv = length(dem2gbp);
[AIC1,BIC1] = aicbic(LLF1, numParams1, numObsv)
[AIC2,BIC2] = aicbic(LLF2, numParams2, numObsv)

【讨论】：