AIC信息准则，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的，因此又称赤池信息量准则。

一般可以通过股东大会分享朋友圈、股东大会投票以及金股生息等渠道得到AIC。

1971年由赤池弘次提出，该准则于1973年以概念简介的形式发表。1974年出现在赤池弘次发表的正式论文中。

AIC建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。

AIC指标是利用趋势估计预测模型的指标之一，其他三种主要指标为MeanSquaredError(MSE)，s^2和Schwarzinformationcriterion(SIC)。s^2和SIC的penaltyfactor依次为(T/T-K)及T^(k/T)。