MATLAB时间序列模型

MATLAB支持许多时间序列建模工具箱，包括经典时间序列分析、时间序列回归、状态空间模型和多变量时间序列分析等。下面简单介绍一些常用的时间序列模型：

1. ARMA模型：自回归滑动平均模型，是一种经典的线性时间序列模型，用于描述某个时间序列的随机性质。

2. ARIMA模型：差分自回归滑动平均模型，是ARMA模型的一种扩展，可用于描述非平稳时间序列的随机性质。

3. SARIMA模型：季节性差分自回归滑动平均模型，是ARIMA模型的一种扩展，可用于描述具有季节性的非平稳时间序列的随机性质。

4. GARCH模型：广义自回归条件异方差模型，是一种用于描述金融时间序列波动性的模型，常用于股票价格波动性建模。

5. VAR模型：多变量自回归模型，是一种用于描述多个时间序列之间相互影响的模型。

6. State-Space模型：状态空间模型，是一种用于描述动态系统的模型，广泛应用于控制、信号处理和经济学等领域。

以上模型在MATLAB中都有相应的函数和工具箱支持，可以根据具体需求选择使用。