自回归模型

资 源 简 介

自回归模型

详 情 说 明

自回归模型（Autoregressive Model, AR模型）是时间序列分析中的经典方法，它通过历史数据来预测未来值。在MATLAB中实现自回归模型主要涉及几个关键步骤：

首先需要确定模型的阶数p，这可以通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定。MATLAB提供了autocorr和parcorr函数来帮助可视化这些函数。

然后使用aryule函数来估计AR模型的系数，这个函数基于Yule-Walker方程求解。系数估计完成后，可以用filter函数进行一步预测或多步预测。对于更复杂的场景，MATLAB还提供了arima对象，它可以处理更全面的ARIMA模型。

在实现过程中需要注意平稳性检验，可以使用adftest或pptest进行单位根检验。如果序列不平稳，需要进行差分处理。模型建立后还应通过残差分析来验证模型的有效性。