arima定阶qd最大值

ARIMA模型的定阶需要根据实际问题和数据进行选择。其中，q表示ARIMA模型中差分的阶数，d表示时间序列需要差分的次数。一般来说，定阶可以采用自相关图、偏自相关图、信息准则等方法进行选择。

对于q的最大值，一般建议不要超过10，因为当q过大时，模型会变得过于复杂，难以拟合。同时，如果q过小，可能无法捕捉数据中的相关性。

对于d的选择，一般来说，一阶差分就足够了。但是，如果数据的季节性很强，需要进行季节性差分，建议使用二阶差分。

相关问题

matlab实现arima定阶

ARIMA 模型的定阶包括确定 AR(p)、MA(q)、差分阶数 d 三个参数的值。在 MATLAB 中，可以使用自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）以及信息准则等方法进行定阶。

下面以 ACF 和 PACF 为例，介绍如何使用 MATLAB 进行 ARIMA 模型的定阶：

假设已经读入时间序列数据并创建了 ts 对象，首先可以绘制数据的 ACF 和 PACF：

% 绘制 ACF 和 PACF
figure
subplot(2,1,1)
autocorr(ts)
subplot(2,1,2)
parcorr(ts)

根据 ACF 和 PACF 图，可以初步判断 ARIMA 模型的参数范围。例如，如果 ACF 在滞后 p 处截尾，而 PACF 在滞后 q 处截尾，则可以初步判断模型为 ARMA(p,q) 或 ARIMA(p,d,q)。

接下来，可以使用信息准则确定最优的 ARIMA 模型阶数。常用的信息准则包括赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等。以 AIC 为例，可以使用 arima 函数进行模型拟合和信息准则计算：

% 计算 AIC
aic = zeros(4,4,2);
for p = 1:4
    for q = 1:4
        for d = 0:1
            try
                Mdl = arima(p,d,q);
                EstMdl = estimate(Mdl,ts);
                aic(p,q,d+1) = EstMdl.AIC;
            catch
                aic(p,q,d+1) = NaN;
            end
        end
    end
end
[minAIC, minAICIndex] = min(aic(:));
[minAICp, minAICq, minAICd] = ind2sub(size(aic),minAICIndex);
fprintf('最小 AIC 值为 %f，对应的 ARIMA 模型为 ARIMA(%d,%d,%d)\n',minAIC,minAICp-1,minAICd-1,minAICq-1);

在此示例中，使用了一个三重循环对 ARIMA 模型的参数进行搜索。其中，p 和 q 的搜索范围为 1 至 4，d 的搜索范围为 0 和 1。如果某个参数组合在拟合模型时出现错误，则将相应的 AIC 值赋为 NaN。最终，可以找到最小 AIC 值对应的 ARIMA 模型。

需要注意的是，定阶的结果可能会受到样本大小、噪声水平等因素的影响，因此需要结合实际情况进行判断。

matlab arima aic定阶

根据引用，参考的MATLAB的Arima AIC定阶方法，我们可以找到一个可以下载和使用的项目源码。通过这个项目源码，你可以应用Arima AIC定阶方法来选择ARIMA模型的阶数。

根据引用，在Python中，编码问题可能会很复杂。为了解决编码问题，我们可以将复杂问题分解成一系列简单的小问题，并逐个攻破。

在这个问题中，引用提到了在使用ARIMA模型进行时间序列分析时，第2个步骤是需要使用到编码信息的。具体来说，我们需要在代码中添加以下内容：`# -*- coding: utf-8 -*-`。这行代码的作用是指定使用UTF-8编码。

综上所述，如果你想在MATLAB中使用Arima AIC定阶方法来选择ARIMA模型的阶数，你可以通过下载参考的项目源码来实现。而在Python中，你可以在代码中添加`# -*- coding: utf-8 -*-`来指定使用UTF-8编码。