MATLAB ARMA模型时间序列建模与预测工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的ARMA(p,q)时间序列分析解决方案，支持ADF平稳性检验、基于AIC/BIC准则的自动参数识别、模型拟合与多步预测。包含置信区间计算，适用于金融、气象等领域的时序数据分析。

详 情 说 明

基于ARMA模型的时间序列建模、预测与统计检验分析系统

项目介绍

本项目是一个基于ARMA（自回归移动平均）模型的时间序列分析与预测系统。系统实现了从数据平稳性检验、模型参数估计、最优模型选择到预测评估的完整流程。通过严格的统计检验和可视化分析，为用户提供可靠的时间序列建模解决方案。

功能特性

• 数据预处理：自动进行时间序列的平稳性检验（ADF检验）
• 智能建模：基于AIC/BIC准则自动识别最优ARMA模型参数
• 精确估计：采用最大似然估计方法进行模型参数估计
• 多步预测：提供未来多步预测及置信区间估计
• 全面诊断：包含残差白噪声检验、正态性检验等诊断功能
• 可视化展示：提供原始序列、拟合效果和预测结果的可视化图表
• 详细报告：生成完整的模型评估和统计检验报告

使用方法

1. 准备单变量时间序列数据（数值向量，至少50个观测点）
2. 运行主程序，系统将自动完成以下流程：

- 数据平稳性检验 - 最优模型参数选择 - 模型参数估计与拟合 - 未来多步预测 - 残差诊断检验 - 结果可视化与报告生成

可选参数设置：

• 自定义ARMA模型阶数(p,q)
• 预测步长（默认10步）
• 置信水平（默认95%）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据导入与预处理、平稳性检验分析、ARMA模型参数自动寻优、模型拟合与参数估计、预测区间计算、残差诊断检验以及结果可视化与报告生成等主要组成部分，实现了从原始数据到最终分析报告的全流程自动化处理。