論文の概要: Order Selection in Vector Autoregression by Mean Square Information Criterion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19761v1
• Date: Mon, 24 Nov 2025 22:37:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.196562
• Title: Order Selection in Vector Autoregression by Mean Square Information Criterion
• Title（参考訳）: 平均正方形情報量によるベクトル自己回帰の順序選択
• Authors: Michael Hellstern, Ali Shojaie,
• Abstract要約: 平均2乗情報量規準(MIC)は比較的穏やかな条件下でプロセスの順序を一貫して推定する。 この利点は、ニューヨーク市で新型コロナウイルス(COVID-19)のアウトカムを予報するときに裏付けられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0797819204842036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vector autoregressive (VAR) processes are ubiquitously used in economics, finance, and biology. Order selection is an essential step in fitting VAR models. While many order selection methods exist, all come with weaknesses. Order selection by minimizing AIC is a popular approach but is known to consistently overestimate the true order for processes of small dimension. On the other hand, methods based on BIC or the Hannan-Quinn (HQ) criteria are shown to require large sample sizes in order to accurately estimate the order for larger-dimensional processes. We propose the mean square information criterion (MIC) based on the observation that the expected squared error loss is flat once the fitted order reaches or exceeds the true order. MIC is shown to consistently estimate the order of the process under relatively mild conditions. Our simulation results show that MIC offers better performance relative to AIC, BIC, and HQ under misspecification. This advantage is corroborated when forecasting COVID-19 outcomes in New York City. Order selection by MIC is implemented in the micvar R package available on CRAN.
• Abstract（参考訳）: ベクトル自己回帰(VAR)プロセスは、経済学、金融学、生物学で広く使われている。 順序選択は、VARモデルを適合させるための重要なステップである。 多くの順序選択方法が存在するが、いずれも弱点がある。 AICの最小化による順序選択は一般的なアプローチであるが、小さな次元のプロセスの真の順序を常に過大評価することが知られている。 一方, BIC や Hannan-Quinn (HQ) の基準に基づく手法では, 大規模プロセスの順序を正確に推定するために, 試料サイズが大きいことが示されている。 提案する平均2乗情報量基準(MIC)は,期待される2乗誤差損失が,適合順序が真順序を超えると平坦になるという観測に基づいて提案する。 MICは比較的穏やかな条件下でプロセスの順序を一貫して推定する。 シミュレーションの結果,MICはAIC,BIC,HQと比較して性能が良く,不特定性が高いことがわかった。 この利点は、ニューヨーク市で新型コロナウイルス(COVID-19)のアウトカムを予報するときに裏付けられる。 MIC による順序選択は CRAN で利用可能な micvar R パッケージで実装されている。

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