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篇名: 落後期拉..被你搞到
作者: 書嫻	日期: 2010.04.09　　天氣: 　心情:

落後期選擇和估計
在模型的配適中，落後期數的選取會影響所得到的估計結果，所以需要決定一個最適當的落後期數，以修正殘差自我相關的問題，以使得殘差符合白噪音，如果選用的落後期數過長，則會有參數過度(Over-Parameterizat ion)的情形，使得估計結果無效率，如果選擇的落後期數過短，又會產生參數過度精簡(Parsimonious Parameterizat ion)則會發生估計偏誤的問題。
在時間序列模型選模準則中，有兩種準則，一是Akaike(1973)所發展用AIC(Akaike s Information Criterion)準則，二是Schwarzs Bayesian Informat ion Criterion(SBIC)準則，兩種準則都是以最小值作為選取最適落後期數

這兩種選擇共同的特色是在不同落後期下，經由設計特定的損失函數 (loss function)，選出使得損失函數最小的落後期值。因此，AIC 和 SC 兩種選擇法:
個別選擇出使得AIC(n) 和 SC(n) 最小的 n 值

落後期的選取準則
在選取落後期時，我們常常希望落後期數夠長，以便能完全的掌握住實證模型的動態結構；但是當落後期數太長時，必須估計更多的參數，將導致自由度減少，如此容易使參數過度參數化，使得此模型無效率。但是在另一方面，若是選擇的落後期期數太短，容易使估計的模型產生偏誤，因此必須以一個較為客觀的判斷準則來選取適當的落後期數，以提高模型的估計效率，並降低估計的偏誤。

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