matlab代码实现门限自回归模型

资 源 简 介

matlab代码实现门限自回归模型

详 情 说 明

门限自回归（Threshold Autoregressive, TAR）模型是一种非线性时间序列模型，适用于描述具有不同动态行为的系统。MATLAB提供了强大的工具来构建和估计这种模型。

在MATLAB中实现门限自回归模型的步骤如下：

数据准备：首先需要准备时间序列数据，并进行平稳性检验。

确定门限变量和延迟参数：通常使用滞后变量作为门限变量，并选择合适的延迟参数。

估计门限值：可以通过网格搜索或其他优化方法确定最佳门限值。

分段回归估计：根据门限值将数据分段，并在每个区间内进行自回归估计。

模型检验：使用残差分析或预测性能评估模型质量。

MATLAB的`arima`和`nlarx`工具箱可用于辅助建模，同时用户可以自定义优化算法以提高估计精度。

扩展思路：门限自回归模型可用于经济波动预测、金融风险管理等领域，适用于数据存在结构性变化的场景。