基于MATLAB的二阶差分与ARMA模型的国际油价预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了完整的ARMA时间序列预测流程。系统通过平稳性检验与二阶差分处理消除数据趋势，结合ACF/PACF分析确定模型参数，实现对国际油价的精确预测。

详 情 说 明

基于二阶差分与ARMA模型的国际油价预测系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现完整的ARMA时间序列预测流程。系统能够对国际油价历史数据进行平稳性检验和二阶差分处理，通过ACF/PACF分析确定ARMA模型最优阶数，建立预测模型并进行精度评估，为油价趋势分析提供可靠的工具支持。

功能特性

• 数据预处理：自动进行平稳性检验和二阶差分处理，消除趋势和季节性影响
• 智能定阶：基于AIC/BIC准则结合ACF/PACF分析，自动确定ARMA(p,q)最优阶数
• 模型构建：实现ARMA模型参数估计和模型诊断检验
• 精准预测：提供未来多期油价预测值及置信区间
• 可视化分析：生成完整的分析图表和精度评估报告

使用方法

1. 准备历史油价数据文件（CSV格式或MATLAB矩阵格式）
2. 运行主程序，系统将自动执行以下流程：

- 数据加载与预处理 - 平稳性检验与差分处理 - ARMA模型定阶与参数估计 - 模型诊断与验证 - 未来油价预测与结果可视化

1. 查看生成的图表和分析结果，包括：

- 原始序列与差分后序列对比图 - ACF/PACF分析图 - 历史拟合与未来预测综合展示图 - 模型参数和预测精度指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少100个连续时间序列观测点
• 建议内存4GB以上

文件说明

主程序文件整合了完整的油价预测流程，实现了数据加载与预处理、平稳性检验、二阶差分运算、自相关与偏自相关分析、ARMA模型自动定阶、参数估计与验证、多步预测计算、结果可视化展示以及预测精度评估等核心功能模块，为用户提供一站式的油价分析与预测解决方案。