基于Matlab的ARIMA模型代码

ARIMA模型是一种时间序列预测模型，它通过对时序数据的自回归和移动平均进行建模，对未来的变化进行预测。下面是基于Matlab实现ARIMA模型的示例代码：

% 导入时间序列数据
data = xlsread('data.xlsx');
% 设置ARIMA模型的阶数
p = 1; % AR阶数
d = 1; % 差分阶数
q = 1; % MA阶数
% 构建ARIMA模型并进行拟合
model = arima(p,d,q);
% 对时间序列数据进行预测
y_pred = forecast(model, length(data), 'Y0', data);
% 绘制预测结果
figure;
plot(1:length(data), data, 'b-');
hold on;
plot(length(data)+1:length(data)+length(y_pred), y_pred, 'r--');
legend('原始数据', '预测结果');

以上代码中，我们首先导入了一组时间序列数据，然后设置了ARIMA模型的阶数，包括AR阶数、差分阶数和MA阶数。接着，我们使用arima函数构建ARIMA模型，并使用forecast函数对时间序列数据进行预测。最后，我们用plot函数将原始数据和预测结果绘制在同一张图上，以便进行比较。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行参数的选择和调整。

相关问题

arima模型matlab实现代码

ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析和预测的技术。它结合了自回归（AutoRegressive, AR）、差分整合（Integrated, I）和移动平均（Moving Average, MA）三个部分，能够处理非平稳的时间序列数据。

下面是使用MATLAB实现ARIMA模型的基本步骤及示例代码：

### 步骤

1. **导入并预览数据**：加载需要建模的数据集，并查看其基本特征。
2. **确定d值 - 差分阶数**：通过ADF检验等手段判断是否需要对原始序列做差分运算使其成为平稳序列；如果原序列为I(0)，则无需再作进一步变换。
3. **估计p,q参数范围内的最佳组合**：利用AIC/BIC准则选择合适的(p,d,q)三元组作为最终拟合所使用的超参配置方案之一；
4. **构建与评估ARIMA模型**：创建对应的arima实例对象，传入训练样本完成学习过程后即可获得相应的统计结果；
5. **做出预报**：基于已建立好的模型对未来一段时间内的走势作出合理推测。

% 导入库函数
addpath('toolbox_econ'); % 确保经济工具箱路径已添加

% 第一步 加载时间序列数据 并绘图观察趋势
load Data_JAustralian.mat; % 示例采用澳大利亚利率数据
y = DataTable.IBOR_3Month;
T = length(y);

figure;
plot(dates,y);
title('澳元三个月期银行间同业拆借利率');
xlabel('日期');
ylabel('收益率 (%)');

% 第二步 进行单位根测试 检验序列稳定性 若存在单整现象 则施行一阶差分直至消除为止
[h,pValue] = adftest(y,'model','ARD'); % 默认滞后项自动选取
if ~h || pValue > 0.05
    disp('可能存在单位根 需要做一次以上的一阶差分')
    
    yDiff = diff(y); % 执行首次差分操作
    
    subplot(2,1,1), plot(dates(2:end), yDiff);
    title(['第一次差分后的 ' num2str(T-1) '-点样本文氏曲线']);
else
    disp('无明显证据表明该序列为非稳定型 可直接进入下一步')
end;

% 探索性数据分析 EDA 查看ACF PACF图辅助界定P Q取值区间上下限边界
subplot(2,1,2)
autocorr(yDiff);
pacf(yDiff);

% 自动筛选最优pq组合 AIC/BIC信息量判别法
[~,bestModelIdx,aicScores,bicScores] = estimate(arima,'Y',y,...
    'D',1,... % 因已经过差分化 d=1
    'SearchMethod','aicbic',...
    'MaxNumLags',[1 2],... % 给定待选p q的最大长度限制
    'Display','off');

% 输出推荐的最佳模型结构标识符以及对应评分情况
disp(bestModelIdx)

Mdl = arima(bestModelIdx.p, bestModelIdx.d, bestModelIdx.q);

% 使用最大似然方法拟合并显示诊断报告
EstMdl = estimate(Mdl, y, 'print',true);

% 对未来一年的IBOR进行预测 起止时间为202X年XX月到202(X+1)年XX月之间共12个月份的具体数值变化趋势走向预期推断
forecastPeriods = 12;
[YForecast,YMSE] = forecast(EstMdl, forecastPeriods, 'Y0',y);

datePredStart = dates(end)+calmonths(1); % 新增一期起始位置定位计算公式
predDates = (datePredStart : calmonths(1) : datePredStart + calmonths(forecastPeriods));

% 将预测值可视化 展现实际观测历史轨迹加上延伸出来的模拟前景路线蓝图效果对比呈现出来供参考决策之用
hold on;
hObserved = plot(dates,y,'b.'); hold all;
hPredicted = plot(predDates,[nan(length(datePredStart)); YForecast],'r-o');
legend([hObserved hPredicted],{'Historical Observations','Forecasts'});
title('3-Month Interbank Offer Rate Forecast Using ARIMA Model');
xlabel('Date');
ylabel('Rate (%)');

这段代码展示了如何在MATLAB环境中从头开始构建一个完整的ARIMA流程，包括但不限于数据准备、模型识别、参数优化乃至最后的结果展示等方面的内容。

arima模型预测代码matlab

ARIMA模型预测的代码在MATLAB中可以使用以下方式编写：

Mdl = arima(p, d, q);
estMdl = estimate(Mdl, data);
forecastResult = forecast(estMdl, numTimeSteps);

其中，p、d、q分别代表AR（自回归）、I（差分）和MA（移动平均）的阶数。`data`是您的时间序列数据。`numTimeSteps`是您希望进行预测的时间步数。

请注意，以上代码仅为示例，您需要根据您的实际数据和需求进行相应的调整。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ARIMA时间序列预测MATLAB代码模板（无需调试）](https://blog.csdn.net/m0_62526778/article/details/128983299)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [ARIMA-GRNN模型的发病率预测GUI：基于Matlab编写（ARIMA部分）](https://blog.csdn.net/qq_30452897/article/details/126336069)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [时序预测 | MATLAB实现ARIMA-BP组合模型时间序列预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130495029)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]