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Lexikon

Akaike-Informationskriterium

Das Akaike-Informationskriterium (AIC) ist eine statistische Metrik, die in der Modellselektion und Parameterabschätzung eingesetzt wird. Es wurde von dem Japanischen Statistiker Hirotugu Akaike entwickelt und dient dazu, die Qualität von verschiedenen statistischen Modellen zu vergleichen.

Das AIC stellt ein Maß für die relative Informationsverluste dar, die bei der Verwendung eines bestimmten Modells mit einer begrenzten Anzahl an Parametern auftreten. Es ermöglicht den Vergleich von Modellen, unabhängig von der spezifischen Datenmenge, die verwendet wird. Das Hauptziel des AIC besteht darin, die Überpassung (overfitting) zu verhindern, indem es Modelle bevorzugt, die die Daten gut beschreiben, aber gleichzeitig nicht zu komplex sind.

Die AIC-Formel lautet:
AIC = 2k - 2ln(L)
Dabei steht k für die Anzahl der geschätzten Parameter und L für die Wahrscheinlichkeitsfunktion des Modells. Je niedriger der AIC-Wert, desto besser ist das Modell.

Das AIC ist besonders nützlich, wenn zwei oder mehrere Modelle zur Verfügung stehen, die auf denselben Daten analysiert werden sollen. Durch den Vergleich der AIC-Werte kann das Modell mit dem geringsten Informationsverlust und der besten Vorhersagekraft ausgewählt werden.

Ein weiterer positiver Aspekt des AIC besteht darin, dass es auch bei kleinen Stichproben effektive Ergebnisse liefert. Das AIC berücksichtigt sowohl die Anpassungsgenauigkeit des Modells an die vorliegenden Daten als auch die Komplexität des Modells selbst. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um ein ausgewogenes Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Einfachheit zu finden.

In der Finanzanalyse kann das AIC angewendet werden, um verschiedene Modelle für die Aktienbewertung zu vergleichen. Indem es ermöglicht, die beste Anzahl an Indikatoren oder Parametern für ein bestimmtes Modell zu ermitteln, hilft das AIC den Investoren, präzisere Prognosen und bessere Handelsentscheidungen zu treffen.

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