如何使用MATLAB将AIC标准应用于时间序列数据？

问题描述：

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

有什么办法可以不使用GARCH功能，如garchfit。如果AIC的唯一方法是应用GARCH函数，参数的数量是什么意思？

答

Eventhough我不熟悉的GARCH模型，这里有一个如何使用AIC/BIC的模型选择（基于文档中的例子）的例子：

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)

如何使用MATLAB将AIC标准应用于时间序列数据？

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