滞后阶数越大越好吗?

滞后阶数不是越大越好。过大的阶数会导致模型过于复杂，捕捉到噪声而非真实规律，反而降低预测准确性。比如时间序列分析中，阶数过大可能让模型记住历史数据中的随机波动，影响未来预测效果。选择阶数需平衡拟合效果与计算成本，避免过度拟合。

滞后阶数的选择

合适的滞后阶数需根据数据特性和分析目的确定。短周期数据适合小阶数，长周期数据可能需要更大阶数。实际应用中，常用信息准则如AIC或BIC来帮助选择最优阶数。过小的阶数会遗漏重要信息，过大的阶数增加计算负担，测试不同阶数的效果是常用方法。