When all three agree, the selection

When all three agree, the selection is clear, but what happens when getting conflicting results? A paper from the CEPR suggests, in the context of VAR models, that AIC tends to be more accurate with monthly data, HQIC works better for quarterly data on samples over 120 and SBIC works fine with any sample size for quarterly data (on VEC models)**. In our example above we have quarterly data with 182 observations, HQIC suggest a lag of 4 (which is also suggested by AIC).

Kết quả (Việt) 1:

Khi tất cả ba đồng ý, việc lựa chọn là rõ ràng, nhưng những gì sẽ xảy ra khi nhận được kết quả mâu thuẫn? Một bài báo từ thời cho thấy, trong bối cảnh của mô hình VAR, rằng AIC có xu hướng chính xác hơn với dữ liệu hàng tháng, HQIC làm việc tốt hơn cho các dữ liệu hàng quý trên mẫu hơn 120 và SBIC hoạt động tốt với bất kỳ kích thước mẫu cho các dữ liệu hàng quý (trên mô hình VEC) **. Trong ví dụ ở trên, chúng tôi có các dữ liệu hàng quý với 182 quan sát, HQIC đề nghị một tụt hậu của 4 (mà cũng được đề xuất bởi AIC).

Kết quả (Việt) 2:

Khi cả ba đồng ý, việc lựa chọn là rõ ràng, nhưng những gì sẽ xảy ra khi nhận được kết quả trái ngược nhau? Một bài báo từ CEPR cho thấy, trong bối cảnh của mô hình VAR, mà AIC có xu hướng được chính xác hơn với dữ liệu hàng tháng, HQIC làm việc tốt hơn cho dữ liệu quý về các mẫu trên 120 và SBIC hoạt động tốt với bất kỳ kích thước mẫu cho dữ liệu quý (trên mô hình VEC ) **. Trong ví dụ trên chúng ta có dữ liệu quý với 182 quan sát, HQIC đề nghị một tụt hậu của 4 (mà cũng được đề xuất bởi AIC).