ARIMA模型多变量matlab
时间: 2023-09-20 15:08:04 浏览: 63
ARIMA模型可以用于单变量和多变量的时间序列分析。在MATLAB中,可以使用econometric toolbox中的函数来实现ARIMA模型的拟合和预测。对于多变量时间序列,可以使用VAR模型或者VECM模型。
下面给出一个简单的示例来演示如何在MATLAB中运用ARIMA模型进行多变量时间序列分析。
假设我们有两个变量x和y的时间序列数据,可以将其看作一个2维向量。我们将使用VAR模型来分析这两个变量之间的关系。假设我们已经加载了数据,并将它们存储在一个矩阵data中,其中第一列是x的观测值,第二列是y的观测值。
首先,我们需要使用varm函数来拟合VAR模型。我们可以选择模型阶数,例如,我们可以使用4阶VAR模型。代码如下:
```
model = varm(4, 2); % 4阶VAR模型,包含2个变量
[EstMdl,EstParamCov,logL,Info] = estimate(model,data);
```
接下来,我们可以使用forecast函数来预测未来的值。例如,我们可以预测未来5个时间步的值。代码如下:
```
horizon = 5; % 预测未来5个时间步
[YF,YMSE] = forecast(EstMdl,horizon,data);
```
最后,我们可以使用plot函数来可视化预测结果。代码如下:
```
figure;
plot(data(:,1),'b');
hold on;
plot(YF(:,1),'r--');
legend('观测值','预测值');
title('x的预测结果');
```
其中,第一行代码绘制了x的观测值,第二行代码绘制了x的预测值。同样,我们可以绘制y的预测结果。