Selection of the order of an autoregressive model by Akaike's information criterion
利用赤池信息准则选择自回归模型阶数AI 解读 ↓
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利用赤池信息准则选择自回归模型阶数
- 研究问题
- 在自回归模型中用赤池信息准则选择阶数时，所选阶数具有什么渐近分布，这种选择如何影响回归参数估计的二次风险？
- 方法与思路
- 作者研究赤池信息准则所选自回归阶数的渐近分布，并评估选择阶数之后参数估计的渐近二次风险，辅以计算实验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出所选阶数的渐近分布，评价相应回归参数估计的渐近二次风险，并报告若干计算实验结果。
- 阅读关注点
- 应核对真实自回归过程、候选阶数范围与渐近框架，并确认参数风险如何处理不同所选阶数，以及计算实验的比较对象。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未说明平稳性、候选阶数限制或风险数值，不能据此判断选阶一致性及预测表现。
原文摘要
The asymptotic distribution is obtained of the order of regression selected by Akaike's information criterion in autoregressive models. The asymptotic quadratic risks of estimates of regression parameters are evaluated when the order is selected by this method. Some results of computational experiments are given.