时间序列多元线性回归最优滞后阶数怎么求

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关键词：多元线性回归 线性回归 滞后阶数 时间序列 滞后阶

1. a=a[1:n]
   
2. b=b[1:n]
   
3. x=x[1:n]
   
4. m=m[1:n]
   
5. p=a*x+b*m

复制代码

AIC准则（AIC()）
计算AIC统计量，模型的残差平方和（SS）除以样本容量（n），再取对数，加上2倍的解释变量个数(k)除以样本容量.
AIC=log(SS/n)+2*k/n
寻找某一k值是AIC达到极小值，则k就是最优滞后阶数。

SC准则
SC=log(SS/n)+log(n)*k/n
同理

对于不同范围的k ，怎样运用准则确定最优的k。比如，按数据类型划分有年度数据、季度数据和月度数据，因此，对于年度数据，可根据经济周期来确定k的变动范围；对于季度数据可根据一年四季的划分来确定k的变动范围，即k的变动范围为4；同理，对于月度数据k的变动范围可定为12。然后再根据AIC和SC检验确定在某个范围内的最优滞后阶数k。

希望对你有帮助