Utiliser l'AIC pour sélectionner l'ordre AR

Vous savez déjà lire la PACF pour repérer l'ordre d'un modèle AR. Mais comment choisir p de façon rigoureuse quand la PACF laisse planer un doute entre deux ou trois valeurs ? L'AIC répond à cette question en combinant la qualité d'ajustement et une pénalité sur la complexité du modèle. ## Pourquoi l'AIC pénalise la complexité L'AIC (Akaike Information Criterion) se calcule comme suit : AIC = −2 × log-vraisemblance + 2d, où d est le nombre de paramètres estimés. Le premier terme récompense un bon ajustement aux données ; le second pénalise chaque paramètre supplémentaire. Ajouter des retards améliore toujours l'ajustement en échantillon, mais l'AIC freine cette tendance : un modèle trop comp