我的问题很简单。尝试 p 和 q 的值时，我应该什么时候停止？
我得到了从 ARCH(1) 到 ARCH(10) 的对数似然。它在增加。然后我尝试了 GARCH(1,1)、GARCH(2,1) 等。对数似然总是在增加，所以我很困惑。我是否需要继续申请更大的滞后，直到对数可能性开始降低？当我停止尝试时，我应该提出什么论据？
如何确定 GARCH 模型的 p 和 q？
机器算法验证
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时间序列
加奇
2022-04-13 16:54:56
1个回答
正如评论者所指出的，增加 ARCH/GARCH 阶数等于包括额外的自由度，因此（对数）可能性肯定会增加。如果您只是遵循（对数）可能性的这种增加，您将过度拟合。
一种可能性是通过添加惩罚项来平衡（对数）可能性的增益与模型复杂性。AIC 或 BIC 等信息标准在这里很有帮助。
这是一个替代方案。ARCH 和 GARCH 是预测未来波动率的根本方法。他们旨在通过对条件异方差进行建模来产生良好的密度预测。因此，选择模型顺序的一种方法是拟合每个模型，然后为保留样本创建密度预测，并评估哪个模型可以提供最佳密度预测。可能的工具是概率积分变换或（适当的）计分规则.
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