arma模型的pq如何选取matlab

在 MATLAB 中，可以使用 `arima()` 函数来拟合 ARMA 模型。该函数需要指定模型阶数 p 和 q。

为了选择合适的 p 和 q 值，可以考虑以下几种方法：

1. 自相关函数 (ACF) 和 偏自相关函数 (PACF)：绘制时间序列的 ACF 和 PACF 图，观察截尾特征，以此确定 p 和 q 的大致范围。

2. 信息准则：比如 AIC (赤池信息准则)、BIC (贝叶斯信息准则) 等。这些准则可以用来比较不同 p 和 q 值对模型拟合的优劣，选择最优的 p 和 q 值。

3. 网格搜索：针对一定的 p 和 q 范围，通过遍历所有可能的组合来寻找最优的 p 和 q 值。

下面是一个基于 AIC 准则的 ARMA 模型阶数选择示例：

data = % 输入时间序列数据
max_p = 5;
max_q = 5;
AIC = zeros(max_p, max_q);
for p = 1:max_p
    for q = 1:max_q
        mdl = arima(p, 0, q); % 构建 ARMA 模型
        [fit,~,logL] = estimate(mdl, data);
        AIC(p,q) = 2*logL+2*(p+q)/numel(data);
    end
end
[minAIC, idx] = min(AIC(:));
[p_idx, q_idx] = ind2sub([max_p,max_q], idx);
fprintf('Best ARMA model has p=%d, q=%d\n', p_idx, q_idx);

该示例中，我们首先给定了 p 和 q 的最大值，然后使用两层嵌套循环来遍历所有可能的组合。每次循环中，我们使用 `arima()` 函数构建 ARMA 模型，并使用 `estimate()` 函数拟合模型。然后计算 AIC 准则值，并存储到一个矩阵中。最后，我们找到矩阵中 AIC 值最小的位置，即为最优的 p 和 q 值。

当然，这只是一个简单的示例，实际中还需要根据具体问题进行调整和优化。