arimax模型的matlab代码

以下是ARIMAX模型的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');
y = data.y; % 因变量
x = data.x; % 自变量1
z = data.z; % 自变量2

% 拟合ARIMAX模型
Mdl = arima(2,1,2); % ARIMA模型
MdlX = arima(1,1,1); % 自变量模型
MdlXV = varm(1,1); % 自变量协方差模型
EstMdl = estimate(Mdl,y,'X',x,'V',z,'ARMAX',MdlX,'VARMACOV',MdlXV);

% 预测未来值
nforecast = 12; % 预测12个月
rng(1); % 设置随机数种子，使结果可重复
[YF,YMSE] = forecast(EstMdl,nforecast,'Y0',y);

% 绘制预测结果
figure;
plot(y);
hold on;
idx = length(y):length(y)+nforecast-1;
plot(idx,YF,'r');
legend('观测值','预测值');

在这个示例中，我们首先导入包含因变量、自变量1和自变量2的数据，并使用`arima`、`varm`和`estimate`函数拟合ARIMAX模型。然后，我们使用`forecast`函数预测未来12个月的值，并使用`plot`函数绘制观测值和预测值的图形。

相关问题

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ARIMAX模型是一种时间序列预测模型，它建立在自回归移动平均模型（ARMA）的基础上，并且增加了外部变量作为解释变量，这些变量可以帮助提高模型的预测能力。

在MATLAB中，可以使用 econometric 模块中的 arima 函数来估计 ARIMAX 模型。arima 函数的语法如下：

Mdl = arima(p,d,q)
Mdl = arima(p,d,q,B)
Mdl = arima(p,d,q,B,'Name1',Value1,'Name2',Value2,...)

其中，p、d、q 分别代表 ARIMA 模型的阶数；B 是一个矩阵，其中包含外部变量的值；Name-Value 对用于设置其他选项。

以下是一个简单的例子：

假设我们有一个时间序列 y 和一个外部变量 x，我们想要建立一个 ARIMAX(2,1,1) 模型来预测 y。我们可以使用以下代码：

load Data_ARIMAX
y = Data_ARIMAX(:,1);
x = Data_ARIMAX(:,2);
Mdl = arima(2,1,1,'X',x,'Constant','off');
EstMdl = estimate(Mdl,y);

其中，Data_ARIMAX 是一个包含 y 和 x 的数据集。第一行加载了数据，然后设置 y 和 x 变量。接下来，我们使用 arima 函数创建一个 ARIMAX 模型，并将 x 设置为外部变量。我们还设置了 'Constant' 选项为 'off'，表示我们没有常数项。

最后，我们使用 estimate 函数估计模型参数。现在，我们可以使用 EstMdl 对象进行预测和模拟。

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ARIMAX模型是ARIMA模型的扩展，它允许在模型中加入外生变量。在MATLAB中，可以使用regARIMA函数来创建ARIMAX模型，并使用estimate函数来估计模型参数。可以使用forecast函数来进行预测。下面是一个使用ARIMAX模型预测的MATLAB代码示例：

X = randn(2,100);
X1 = X(:,1);
X2 = X(:,2);
RegARMAX_X1 = regARIMA('Intercept',NaN,'ARLags',1:2,'MALags',1:3,'X',X2,'Distribution','Gaussian');
RegARMAX_X1 = estimate(RegARMAX_X1,X1);
yf = forecast(RegARMAX_X1,20,'Y0',X1,'X0',X2);
plot(1:length(X1),X1,'b',length(X1):length(X1)+length(yf),[X1(end);yf],'r'), legend('measured','forecasted')