ARIMA的MATLAB实现源代码

收录时间:2014-10-03
资源分类:Matlab

ARIMA的MATLAB实现过程。

ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

ARIMA模型全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)。是由博克思(Box)fFfl詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法,所以又称为box--jenkins模型、博克思一詹金斯法。其中ARIMA(p,d.q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,P为自回归项。ARIMA模型可分为3种:(1)自回归模型(简称AR模型);(2)滑动平均模型(简称MA模型);(3)自回归滑动平均混合模型(简称ARIMA模型)。

ARIMA

Autoregressive Integrated Moving Average model

文件下载列表
65143424ARIMA.zip (8.4KB)  
附件内容(只显示3中的2个)
ARIMA.m  arimapred.m  
标签: ARIMA 
更多

目前尚无评论

用户反馈   关于我们
Copyright (©) ZHIHUISHI.COM 2013 All Rights Reserved.
京ICP备12012558号-7