用MATLAB完成预测模型建模的关键步骤是确定…

资 源 简 介

用MATLAB完成预测模型建模的关键步骤是确定…

详 情 说 明

SETAR（Self-Exciting Threshold Autoregressive）模型是一种非线性时间序列预测方法，其核心在于通过门限值将数据划分为不同区制，并在每个区制内建立独立的AR模型。使用MATLAB实现该模型时，需重点关注以下步骤：

确定分段数d 根据数据特性或领域知识选择合理的区制数量。例如经济数据可能呈现“高增长”“低波动”等明显状态，通常d取2-3即可捕捉非线性特征，可通过观察数据拐点或信息准则（如AIC）辅助决策。

估计门限值区间 门限值的选取直接影响模型性能。常用方法包括： 网格搜索法：在数据分位数范围内遍历候选值，选择使残差平方和最小的阈值 两阶段法：先通过分段线性回归粗估，再局部优化 需确保每个区制包含足够样本，避免过拟合

模型实现技巧 MATLAB中可利用`nlarx`等系统辨识工具箱函数，或自定义优化流程： 使用`fmincon`优化门限值参数 对各区制数据分别调用`arima`函数拟合AR模型 通过交叉验证评估不同(d,门限)组合的预测效果

注意事项 门限变量通常选择时间序列的滞后项（如y(t-1)） 对非平稳数据需先进行差分处理 可结合BDS检验判断数据是否真正存在非线性特征

该模型特别适用于具有明显状态切换特征的数据（如汇率波动、生态阈值效应等），MATLAB的矩阵运算优势能高效完成多区制参数估计。