ARMA 模型最大似然估计matlab例程

资 源 简 介

ARMA 模型最大似然估计matlab例程

详 情 说 明

ARMA模型（自回归滑动平均模型）是一种经典的时间序列分析方法，结合自回归（AR）和滑动平均（MA）两部分来建模数据的动态特性。最大似然估计（MLE）则是ARMA模型参数估计中常用的方法之一，其核心思想是找到一组参数使得观测数据出现的概率最大化。

在MATLAB中实现ARMA模型的最大似然估计通常涉及以下步骤：首先需要指定AR和MA的阶数（p和q），这决定了模型的复杂度。然后通过优化算法（如牛顿法或拟牛顿法）迭代寻找似然函数的最大值点，对应的参数即为估计结果。MATLAB的统计与机器学习工具箱提供了相关函数支持这一过程。

实际操作时需要注意初始值的选择对收敛性有较大影响，通常可用矩估计结果作为初始值。此外，模型诊断阶段需检验残差是否为白噪声，以确保估计的有效性。对于非平稳序列，可能需要先进行差分处理转换为平稳序列后再建模。