matlab实现ARIMA

MATLAB可以使用econometric modeler app来实现ARIMA模型。下面是一些步骤：

1. 打开econometric modeler app
2. 导入数据：点击左侧的“Import Data”按钮，选择你的数据文件，然后按照指示输入数据格式信息。
3. 选择ARIMA模型：在左侧的“Model”栏中，选择“ARIMA”模型
4. 选择ARIMA模型的阶数：在右侧的“ARIMA”栏中，输入ARIMA模型的阶数，包括自回归项、差分项和移动平均项。
5. 估计模型：在左侧的“Estimation”栏中，选择你想要使用的估计方法，然后点击“Estimate”按钮。
6. 分析结果：在左侧的“Results”栏中，可以查看模型拟合结果、残差分析结果等。

以下是一些示例代码，用于实现ARIMA：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');
Y = data.Y;

% 选择ARIMA模型
arimaModel = arima(2,1,1); % AR(2), I(1), MA(1)

% 估计模型
estModel = estimate(arimaModel, Y);

% 分析结果
res = infer(estModel, Y);
plot(Y);
hold on
plot(res);
legend('Original Data', 'Fitted Data');

这段代码将导入一个csv文件，其中包含一个名为Y的时间序列数据。然后，使用arima函数创建一个ARIMA(2,1,1)模型。最后，使用estimate函数估计模型，并使用infer函数生成拟合数据，并将原始数据和拟合数据绘制在一起以进行比较。