计算AR模型的参数，包括滤波、去趋势化、AIC判断阶数、计算AR模型系数

资 源 简 介

计算AR模型的参数，包括滤波、去趋势化、AIC判断阶数、计算AR模型系数

详 情 说 明

AR模型（自回归模型）是时间序列分析中的基础工具，常用于预测和信号处理。完整的建模过程涉及数据预处理、模型阶数选择和参数估计等关键步骤。

滤波与去趋势化 原始时间序列常包含噪声和非平稳趋势，需先进行预处理。常用平滑滤波（如移动平均）抑制高频噪声，再通过差分或拟合趋势线去除长期趋势，确保数据平稳性。

AIC准则判断阶数 模型阶数（p值）决定AR模型的复杂度。AIC（赤池信息准则）通过权衡拟合优度与参数数量自动选择最优阶数：AIC值越小，模型越优。通常遍历不同p值拟合模型，选取AIC最低的阶数。

计算AR系数 确定阶数后，采用最小二乘法或Yule-Walker方程估计模型参数。这些系数反映历史数据对当前值的影响程度，是预测的核心依据。

通过上述流程，可建立稳健的AR模型，适用于金融、气象等领域的时间序列分析与预测。