ARIMA模型预测matlab

在MATLAB中使用ARIMA模型进行预测，首先需要确定ARIMA模型的参数。ARIMA模型有三个参数：p、d、q，分别代表自回归项数、差分阶数和移动平均项数。确定这三个参数可以使用ACF和PACF图来确定p和q的值，采用ADF检验确定d的值。一旦确定好了ARIMA模型的参数，就可以使用MATLAB中的相应函数进行模型建立和预测。

下面的代码展示了如何在MATLAB中建立ARIMA模型，并对未来10天的收盘价进行预测：

mdl = arima(p,d,q);
EstMdl = estimate(mdl, prices);
[yF,yMSE = forecast(EstMdl,10,'Y0',prices);
ub = yF + 1.96*sqrt(yMSE);
lb = yF - 1.96*sqrt(yMSE);

其中，p、d、q分别是ARIMA模型的参数，prices是时间序列数据。建立模型后，使用forecast函数对未来10天的收盘价进行预测，并计算预测结果的上界（ub）和下界（lb）。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于ARIMA算法的时间序列数据预测——matlab实现](https://blog.csdn.net/qq_39605374/article/details/131711863)[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 style="max-width: 50%"]
- *2* [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 style="max-width: 50%"]
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