ARIMA做时间序列分析预测

资 源 简 介

ARIMA做时间序列分析预测

详 情 说 明

ARIMA（自回归积分滑动平均）模型在时间序列分析中是一种经典且强大的工具，用于对具有趋势和季节性的数据进行建模和预测。MATLAB提供了内置的ARIMA函数，使得参数估计和预测变得高效便捷。

ARIMA模型由三个关键部分组成：自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）。自回归部分捕捉历史值与当前值的关系，差分用于消除非平稳性，滑动平均则关注误差项的滞后影响。在MATLAB中，可以通过`arima`函数指定ARIMA的阶数（p, d, q），然后使用`estimate`函数进行参数拟合。

使用ARIMA模型的关键在于确定合适的p、d、q参数。通常，我们会观察数据的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来初步判断阶数，或者采用自动选择方法（如AIC准则）来优化模型。在MATLAB中，预测可以通过`forecast`函数实现，它能生成未来若干时间点的预测值及其置信区间。

ARIMA尤其适用于经济、气象等具有明显时间依赖性的数据，但需注意季节性调整，必要时可结合SARIMA（季节性ARIMA）模型增强预测效果。