信噪比在AR模型定阶方法选择中的研究

摘要

AR模型有多种定阶方法,针对特定的时间序列,不同方法得到的结果会有差异,如何适应性地选择合适的定阶方法是一个重要的问题。该文针对低阶自回归模型,在考虑噪声标准差、序列长度和特征根的影响下,引入一种估计模型信噪比的方法,并将其作为评价AIC、BIC和FPE准则定阶准确度的标准.实验表明:当模型的特征根满足|λ1|=|λ2|=…=|λp|=|λmax|时,准确率达到该最大特征根条件下的最大值;定阶准确率与序列长度、特征根相对于单位圆心的距离呈正相关,与噪声标准差无关.在此基础上,提出一种利用参考模型信噪比选择定阶方法的方案,为不同定阶方法优劣的比较提供了新的视角.