Um modelo ARMA(1,1) foi identificado para uma série. Os testes de sobreposição resultaram em estimativas significativas para ambos os parâmetros AR...

Para comparar os modelos ARMA(1,1) e ARMA(2,2) por meio de critérios de informação, você pode utilizar o critério de informação de Akaike (AIC) ou o critério de informação bayesiano (BIC). Esses critérios levam em consideração tanto o ajuste do modelo aos dados quanto a complexidade do modelo. O critério de informação de Akaike (AIC) é calculado da seguinte forma: AIC = -2 * log-verossimilhança + 2 * número de parâmetros. O modelo com o menor valor de AIC é considerado o melhor ajuste. O critério de informação bayesiano (BIC) é calculado da seguinte forma: BIC = -2 * log-verossimilhança + log(n) * número de parâmetros. O modelo com o menor valor de BIC é considerado o melhor ajuste. Portanto, para comparar os modelos ARMA(1,1) e ARMA(2,2), você pode calcular o AIC e o BIC para cada modelo e escolher aquele com o menor valor em ambos os critérios.