Я наткнулся на проблему с выбором модели на основе AIC. Для целей прогнозирования я хочу выбрать модель с самым низким AIC. Сначала я установил модель ARIMA и получил AIC_arima = -952,37.
После этого я хотел посмотреть, как модель ARIMA-GARCH будет сравниваться с этим. Чтобы соответствовать модели, я использовал функцию ugarchfit () из пакета 'rugarch' в R. Параметры выбираются таким образом, чтобы AIC был минимизирован.
Как ни странно, AIC теперь равен -3.4688, что указывает на ARIMAМодель была НАМНОГО лучше, чем ARIMA-GARCH, которая, как мне показалось, была слишком большой разницей. Я посмотрел глубже и нашел это:
Поскольку AIC рассчитывается как:
AIC = 2 * k - 2 * logLik, где k -число оцениваемых параметров.
Разве выходной сигнал не должен быть AIC = 2 * 9 - 2 * 510.2484 = -1002.4968, что приведет к выбору ARIMA-GARCH?
Надеюсь, кто-то может помочьменя там, где я ошибся.
С уважением, T Goose