setar预测模型的关键步骤

资 源 简 介

setar预测模型的关键步骤

详 情 说 明

SETAR（Self-Exciting Threshold Autoregressive）预测模型是一种非线性时间序列模型，通过门限值将数据分段并分别拟合自回归模型。在MATLAB中实现SETAR模型的关键步骤如下：

确定分段数（d） 分段数决定了模型的非线性复杂度。通常选择2或3段，更高的分段数可能导致过拟合。可通过信息准则（如AIC、BIC）或交叉验证来评估最优分段数。

选择门限变量与门限值 门限变量通常选择时间序列的滞后项（如前1期或前2期值）。门限值的确定是关键，可采用网格搜索法或基于数据分布的分位数法（如中位数、三分位数）。

分段回归拟合 根据门限值将数据划分为不同区间，在每个区间内分别拟合线性自回归（AR）模型。MATLAB中可使用`arima`或自定义最小二乘法实现。

模型评估与预测 通过残差分析、均方误差（MSE）或样本外预测效果验证模型性能。预测时需根据门限变量的实时值动态选择对应的AR模型进行计算。

扩展建议：对于高噪声数据，可结合Bootstrap方法优化门限值估计；若需动态调整门限，可研究自适应SETAR变体。