Тхе Акаике информативни критеријум (обично се назива једноставно АИЦ) је критеријум за избор између угнијежђених статистичких или економетријских модела. АИЦ је у основи процењена квалитета квалитета сваког од доступних економетријских модела пошто се међусобно односе за одређени скуп података, што га чини идеалном методом за избор модела.
Коришћење АИЦ-а за статистички и економетријски избор модела
Акаике информативни критеријум (АИЦ) развијен је са основама у теорији информација. Теорија информација је грана примењене математике која се тиче квантификације (процеса бројања и мерења) информација. Користећи АИЦ за мерење релативног квалитета економетријских модела за дати скуп података, АИЦ пружа истраживачу процена информација које би биле изгубљене ако се користи одређени модел да се прикаже процес који је произвео података. Као такав, АИЦ делује на уравнотежењу компромиса између сложености датог модела и његовог модела добробит фит, што је статистички израз који описује колико добро модел „одговара“ подацима или скупу запажања.
Шта АИЦ неће урадити
Због онога што Акаике информациони критеријум (АИЦ) може урадити са сетом статистичких и економетријских модела и даним скупом података, то је корисно средство у одабиру модела. Али чак и као алат за одабир модела, АИЦ има своја ограничења. На пример, АИЦ може да пружи само релативан тест квалитета модела. То значи да АИЦ не може и не може пружити тест модела који резултира информацијама о квалитети модела у апсолутном смислу. Дакле, ако је сваки од тестираних статистичких модела једнако незадовољавајући или неподобан за податке, АИЦ не би пружио никакве индикације од почетка.
АИЦ у економетријским условима
АИЦ је број повезан са сваким моделом:
АИЦ = лн (с)м2) + 2м / Т
Где м је број параметара у моделу и см2 (у примеру АР (м)) је процењена преостала варијанца: см2 = (збир квадрата резидуе за модел м) / Т. То је просечни заостали квадрат за модел м.
Критеријум се може смањити на основу избора м да би се формирао преокрет између уклапа модела (који смањује збир квадрата резидуе) и сложеност модела која се мери помоћу м. Стога се АР (м) модел према АР (м + 1) може упоредити по овом критеријуму за дату групу података.
Еквивалентна формулација је ова: АИЦ = Т лн (РСС) + 2К где је К број регреса, Т број опажања и РСС преостала сума квадрата; свести преко К да одабереш К.
Као такав, пружио је сет економетрија модели, преферирани модел у погледу релативног квалитета биће модел са минималном АИЦ вредностом.