arima和GM（1，1）组合模型代码

ARIMA (自回归整合滑动平均) 和 GARCH(广义自回归条件 heteroskedasticity, 广义自回归条件异方差) 模型通常用于时间序列分析中的预测和波动率建模。当你提到 "GM(1,1)"，这可能是指GARCH模型的一种简化形式，即GARCH(1,1)，其中只有一阶滞后项。

ARIMA模型一般使用 `arima` 函数或 `auto.arima` 函数进行拟合。假设你有一个名为 `data` 的时间序列数据：

% 导入数据
data = readtable('your_data.csv');

% 数据预处理（如果需要）
data = ts(data.Y); % 将表格转换为时间序列

% 使用arima函数
model = arima(1,0,1); % (p,d,q)参数设置，这里分别是AR的阶数、差分次数和MA的阶数
fit = estimate(model, data); % 拟合模型

% 查看模型详细信息
disp(fit);

对于GARCH(1,1)模型，你可以使用 `garch` 函数，示例如下：

% 拟合GARCH(1,1)
garchModel = garch(1,1);
fitGARCH = estimate(garchModel, data);

% 获取预测和置信区间
[forecast, se] = forecast(fitGARCH, nsteps); % nsteps是你希望得到的预测步长

请注意，实际操作可能需要根据你的具体数据和需求调整参数以及数据预处理步骤。