赵昕东：基于蒙特卡洛-马尔科夫链(MCMC)的ARMA模型选择 165 模型的结构是(11111101,01100000)，比较两个模型的AIC值，被选择的模型的AIC值是 1464.559,最初生成的模型的AIC值是1471.973，如果根据AIC值判断，模型(11111101， 01100000)优于(11001100,01100000)。产生这种情况的原因可能是使用SPLUS软件生成时 间序列时的计算误差，也可能是AIC准则方法本身的误差，即有可能真实的最优模型的AIC 值可能不是最小，我们选择的模型不是真实的最优模型，只是在AC准则下最优的模型，而 AIC准则只是模型选择的方法之一。实际进行模型选择时，可以计算多种准则函数如AC、 BIC与SIC等，进行综合判断。 表2AIC值最小的10个模型 AIC值 模型结构 AIC值 模型结构 1464.559 (11111101,01100000) 1467.896 (01011111,11101000) 1464.818 (11011101,01100000) 1468.087 (11111101,11011000) 1465.128 (11011111,01100000) 1468.201 (11001111,01100000) 1466.600 (11011101,01110000) 1468.207 (01011011,10101000) 1467.730 (01011101,11101000) 1468.232 (01011111,10101000) 表3生成80年随机模型时出次数率最高的9个模型 出现次数 AIC值 出现次数 AIC值 出现次数 AIC值 11 1464.818 6 1476.882 4 1468.087 9 1464.559 5 1466.600 3 1467.896 6 1465.128 4 1470.146 2 1468.598 [参考文献] [1]Casella,G.and George,E.I.Explaining the Gibbs sampler,[J],American Statistician,46,167-174(1992) [2]Guogi Qian and Chris Field,Using MCMC for Logistic Regression Model Selection Involving Large Number of Candidate Models,16th Australian Statistical Conference,(460-474)(2002) [3]Allan D.R McQuarrie and Chih-Ling Tsai,Regression and Time Series Model Selection[M],World Scientific, 89-137 万方数据模型的结构是（!!!!!!"!，"!!"""""），比较两个模型的 #$%值，被选择的模型的 #$%值是 !&’&())*，最初生成的模型的 #$%值是!&+!(*+,，如果根据 #$%值判断，模型（!!!!!!"!， "!!"""""）优于（!!""!!""，"!!"""""）。产生这种情况的原因可能是使用-./0-软件生成时 间序列时的计算误差，也可能是 #$%准则方法本身的误差，即有可能真实的最优模型的 #$% 值可能不是最小，我们选择的模型不是真实的最优模型，只是在 #$%准则下最优的模型，而 #$%准则只是模型选择的方法之一。实际进行模型选择时，可以计算多种准则函数如 #$%、 1$%与-$%等，进行综合判断。 表2 #$%值最小的!"个模型 #$%值 模型结构 #$%值 模型结构 !&’&())* （!!!!!!"!，"!!"""""） !&’+(3*’ （"!"!!!!!，!!!"!"""） !&’&(3!3 （!!"!!!"!，"!!"""""） !&’3("3+ （!!!!!!"!，!!"!!"""） !&’)(!23 （!!"!!!!!，"!!"""""） !&’3(2"! （!!""!!!!，"!!"""""） !&’’(’"" （!!"!!!"!，"!!!""""） !&’3(2"+ （"!"!!"!!，!"!"!"""） !&’+(+," （"!"!!!"!，!!!"!"""） !&’3(2,2 （"!"!!!!!，!"!"!"""） 表, 生成3"年随机模型时出次数率最高的*个模型 出现次数 #$%值 出现次数 #$%值 出现次数 #$%值 !! !&’&(3!3 ’ !&+’(332 & !&’3("3+ * !&’&())* ) !&’’(’"" , !&’+(3*’ ’ !&’)(!23 & !&+"(!&’ 2 !&’3()*3 ［参考文献］ ［!］ %456774，894:;86<=>6，?9$9，?@A74B:B:>CD68BEE554FA76=［，G］，#F6=BH4:-C4CB5CBHB4:，&’，!’+I!+&（!**2） ［2］ 8J<KBLB4:4:;%D=B5MB67;，05B:>N%N%O<=/<>B5CBHP6>=655B<:N<;67-676HCB<:$:Q<7QB:>/4=>6RJFE6=<O %4:;B;4C6N<;675，!’CD#J5C=47B4:-C4CB5CBH47%<:O6=6:H6（，&’"I&+&）（2""2） ［,］ #774:S9PNHLJ4==B64:;%DBDT/B:>U54B，P6>=655B<:4:;UBF6-6=B65N<;67-676HCB<:［N］，V<=7;-HB6:CBOBH， 3*I!,+ 赵昕东：基于蒙特卡洛I马尔科夫链（N%N%）的#PN#模型选择 !’) 万方数据