如何返回Akaike Criteria选择的VAR(2)模拟中选择的最佳滞后的百分比频率

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如果我在模拟三维VAR(2)模型之前放置一个计数器循环,并且在计算之后让我们说AIC和滞后3被选为最佳拟合滞后,那么我很难计算最佳滞后的百分比频率(或在其他在100次模拟中选择这个最佳滞后的次数)?

matlab time-series linear-regression model-comparison
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在循环内部,将当前模拟的滞后保存在向量中。例如:

sims_count = 100;
lags = NaN(sims_count,1);

for i = 1:sims_count
    % your simulation here...
    lags(i) = simulation_lag;
end

然后,一旦迭代结束并且你的lags向量已被填充,为了计算与最佳滞后(等于3)匹配的滞后的频率,只需使用以下代码:

best_lag_freq = sum(lags == 3) / sims_count;

一个实用的,独立的例子:

lags = randi(3,100,1);
best_lag_freq = sum(lags == 3) / 100;
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