1樓：我也不是兔子
理論上說負的是好的，越負越擬合的好，但是擬合的太好了，模型說服力就不夠了，總之aic最小原則是看實際值，不是絕對值
怎麼樣用aic和sc準則判斷滯後階數
2樓：匿名使用者
aic/sbic的指標是負數 一般值越
小表示模型越精簡parsimonious（絕對值越大越好）你要算出可用sample大小一樣情況下不同模型的aic/sbic 然後比較那個最小
比如你有100個樣本 你做ar(1) 可用的樣本只有99個 做ar(2) 可用樣本只有98個 如果你要比較這兩個模型的優劣 你只能有98個可用樣本 來計算information criterion
eviews如何進行aic和sc檢驗
3樓：匿名使用者
adf 和df 檢驗的時候 就可以根據aic 和sc 的大小來判斷，一般來說這兩個內值越小越優， 但這兩個值越小的話，滯容後項也越多，這樣一來資料序列的損失就更大了，不過一般eviews6.0以上的版本都自動處理滯後項數了。
4樓：匿名使用者
在你建完方程後，你會看到
第三個和第四個指標就是了
5樓：qq是
eviews進行aic和sc檢驗的統計問題均可+名中我qq來幫你解決。。。
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