matlab代码实现arima模型

资 源 简 介

matlab代码实现arima模型

详 情 说 明

ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）是时间序列分析中常用的预测方法，MATLAB提供了完善的内置函数支持其建模流程。核心步骤分为数据预处理、模型定阶、参数估计和预测四部分。

数据预处理阶段需检查序列平稳性，通过差分运算消除趋势和季节性。MATLAB的`diff`函数可快速实现差分，配合`adftest`进行单位根检验确认平稳性。

模型定阶依赖ACF/PACF图分析，`autocorr`和`parcorr`函数可生成相关系数图。若难以判断，可用`aicbic`准则比较不同(p,d,q)组合的信息准则值自动选择最优阶数。

参数估计使用`estimate`函数对ARIMA模型对象进行最大似然估计，需预先通过`arima`函数创建模型结构，指定自回归阶数(AR)、差分次数(I)和移动平均阶数(MA)。该过程会输出系数估计值及显著性检验结果。

预测阶段调用`forecast`函数，输入训练好的模型和预测步长即可获得未来值及其置信区间。MATLAB会自动处理差分还原，最终输出与原始序列同尺度的预测结果。

扩展应用中，可结合`regARIMA`处理含外生变量的情况，或通过`garch`扩展实现波动率建模。对于季节性序列，采用SARIMA变体时需额外指定周期性阶数。