油价预测
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基于AR模型的油价时间序列分析与预测系统
该项目旨在利用MATLAB平台，针对具有高度波动性和周期性特征的国际油价数据，构建自回归（AR）模型进行深度挖掘、特征分析及未来趋势预测。系统首先通过对原始油价数据进行平稳性检验与预处理（如差分运算或对数转换），确保序列满足建模条件。在核心建模阶段，项目引入了贝叶斯信息准则（BIC）作为阶数选择的依据，通过自动寻优机制寻找使得BIC函数值最小的最优滞后阶数，从而在捕捉数据特征与保持模型简洁性之间实现最佳平衡。参数估计部分采用最小二乘法（OLSM），通过最小化剩余残差平方和来精准计算AR模型的自回归系数。此
