比较ARIMA和GARCH模型的AIC

Question

我偶然发现了一个有关基于AIC的模型选择的问题。为了进行预测，我想选择AIC最低的模型。我首先拟合了ARIMA模型，并获得AIC_arima = -952.37。

在那之后，我想看看ARIMA-GARCH模型如何与此进行比较。为了适应模型，我使用了R中“ rugarch”包中的ugarchfit（）函数。选择参数时应尽量减少AIC。

奇怪的是，现在的AIC为-3.4688，这表明ARIMA模型比ARIMA-GARCH好得多，我认为这有太大的不同。我进行了更深入的研究，发现了这一点：

由于AIC的计算方式为：

AIC = 2 * k-2 * logLik，其中k是估计的参数数量。

输出应该不是AIC = 2 * 9-2 * 510.2484 = -1002.4968，从而导致选择ARIMA-GARCH吗？

希望有人可以帮助我解决我的问题。

亲切的问候， T鹅