ar模型 阶数和参数估计的matlab程序

资 源 简 介

ar模型 阶数和参数估计的matlab程序

详 情 说 明

AR（自回归）模型是一种常用的时间序列预测方法，其核心是通过历史数据来预测当前值。在Matlab中实现AR模型的阶数选择和参数估计主要涉及以下技术要点：

阶数选择 阶数决定模型使用多少历史数据点。常用的阶数选择方法包括： AIC准则：平衡模型复杂度与拟合优度，AIC值越小说明模型越优 BIC准则：类似AIC但对高阶模型惩罚更严格 通过观察自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的截尾特性

参数估计 确定阶数后，采用以下算法估计模型系数： Yule-Walker方程：基于自相关函数的矩估计法 最小二乘法：直接优化拟合误差 Burg方法：兼顾前后向预测误差的递推算法

Matlab实现流程 典型步骤为： (1) 预处理数据（去均值、平稳化处理） (2) 使用`aicbic`函数比较不同阶数的信息准则值 (3) 通过`aryule`或`ar`函数进行参数估计 (4) 用`filter`函数进行预测验证

高阶AR模型可能出现过拟合，建议通过交叉验证评估实际预测效果。对于非平稳序列，需先进行差分处理再建立AR模型。