ARMA模型 matlab

ARMA模型是一种用于时间序列分析的数学模型，可以在Matlab中进行仿真和研究。ARMA(p,q)模型中，p表示自回归部分的滞后阶数，q表示移动平均部分的滞后阶数。ARMA模型可以表示为：

y(t) = c + ϕ1*y(t-1) + ϕ2*y(t-2) + ... + ϕp*y(t-p) + θ1*ε(t-1) + θ2*ε(t-2) + ... + θq*ε(t-q) + ε(t)

其中，{εt}是白噪声序列。AR模型和MA模型都是ARMA模型的特例。当p取值为0时，ARMA(0,q)代表的本质含义就是MA(q)；当q取值为0时，ARMA(p,0)代表的本质含义就是AR(p)。在使用ARMA模型进行时间序列分析之前，如果所要研究的时间序列数据不满足平稳条件的限制，需要通过差分等方法使其满足平稳条件的约束，然后才能进行分析和研究。在Matlab中，可以使用相关函数和工具箱来实现ARMA模型的仿真和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【ARMA仿真】基于matlab ARMA模型卡尔曼滤波【含Matlab源码 2431期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/129613241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【ARMA时间序列分析】基于matlab ARMA时间序列分析【含Matlab源码 2430期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/129612774)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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