时间序列分析的matlab程序，包括AR和AEMA模型

资 源 简 介

时间序列分析的matlab程序，包括AR和AEMA模型

详 情 说 明

时间序列分析是研究按时间顺序排列的数据序列的统计方法，在金融、气象和信号处理等领域应用广泛。MATLAB作为工程计算工具，提供了强大的时间序列建模功能，特别是对自回归模型（AR）和自回归移动平均模型（ARMA）的支持尤为成熟。

AR模型（自回归模型）的核心思想是利用历史数据的线性组合来预测当前值。在MATLAB中，通常先通过自相关函数确定滞后阶数，再使用最小二乘法估计模型参数。关键步骤包括数据平稳性检验（如ADF检验）、模型阶数选择（借助AIC/BIC准则）以及残差白噪声验证。

AEMA模型（此处应为ARMA模型，可能是输入笔误）结合了自回归和移动平均的特性。MATLAB的Econometrics工具箱提供armax函数可直接拟合此类模型，其建模流程与AR模型类似，但需额外确定移动平均部分的阶数。值得注意的是，对于非平稳序列需先进行差分处理（即ARIMA模型）。

实际应用中，MATLAB的预测函数（如forecast）可基于训练好的模型生成未来多步预测值，同时还能计算预测区间。模型评估阶段推荐使用均方误差、拟合优度等指标，并通过可视化对比预测曲线与实际观测值。

扩展建议：对于高频率时间序列可尝试GARCH模型处理波动聚集性，而多变量场景下VAR模型更为适用。MATLAB的时序分析功能与深度学习工具箱结合，还能实现LSTM等非线性时序预测方法。