matlab利用BIC准则确定ARIMA模型参数

在 MATLAB 中，可以使用 `arima()` 函数来拟合 ARIMA 模型。要确定 ARIMA 模型的参数，可以使用 BIC 准则。

BIC 准则是一种模型选择准则，它可以用来确定不同阶数的 ARIMA 模型中最优的一种。BIC 准则越小，说明模型的拟合效果越好。

下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于确定 ARIMA 模型的参数：

% 导入时间序列数据
data = readtable('data.csv');
y = data.Value;

% 设置 ARIMA 模型的阶数范围
P = 3;
D = 1;
Q = 3;

% 初始化 BIC 值和最优模型参数
min_bic = Inf;
best_params = [0, 0, 0];

% 循环遍历所有可能的模型参数
for p = 0:P
    for d = 0:D
        for q = 0:Q
            try
                % 拟合 ARIMA 模型
                model = arima(p, d, q);
                est = estimate(model, y);
                
                % 计算模型的 BIC 值
                bic = est.BIC;
                if bic < min_bic
                    min_bic = bic;
                    best_params = [p, d, q];
                end
            catch
                continue
            end
        end
    end
end

disp(['Best ARIMA model: AR(', num2str(best_params(1)), ') I(', num2str(best_params(2)), ') MA(', num2str(best_params(3)), ')']);

在上述代码中，我们首先导入时间序列数据，然后设置了 ARIMA 模型的阶数范围（P、D 和 Q）。接下来，我们循环遍历所有可能的模型参数，并使用 `arima()` 函数拟合 ARIMA 模型。如果模型参数无效，则代码会跳过该次迭代。

在拟合 ARIMA 模型后，我们计算了模型的 BIC 值，并将其与之前的最小 BIC 值进行比较。如果当前的 BIC 值更小，则将其更新为最小值，并将当前模型的参数保存为最优参数。最后，我们将输出最优模型的参数。