典型时间序列模型分析matlab

在 Matlab 中，可以使用以下时间序列模型进行分析：

1. 自回归模型（AR）
自回归模型是指用过去的观测值来预测未来的观测值的模型。在 Matlab 中，可以使用 ar 函数来拟合自回归模型，使用 predict 函数来进行预测。

2. 移动平均模型（MA）
移动平均模型是指使用过去的误差项来预测未来的观测值的模型。在 Matlab 中，可以使用 ma 函数来拟合移动平均模型，使用 predict 函数来进行预测。

3. 自回归移动平均模型（ARMA）
自回归移动平均模型是指同时考虑过去的观测值和过去的误差项来预测未来的观测值的模型。在 Matlab 中，可以使用 arima 函数来拟合自回归移动平均模型，使用 forecast 函数来进行预测。

4. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）
自回归积分移动平均模型是指在 ARMA 模型的基础上，加入了差分项来消除非平稳性的影响。在 Matlab 中，可以使用 arima 函数来拟合自回归积分移动平均模型，使用 forecast 函数来进行预测。

5. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）
季节性自回归积分移动平均模型是指在 ARIMA 模型的基础上，加入了季节性差分项来消除季节性的影响。在 Matlab 中，可以使用 sarima 函数来拟合季节性自回归积分移动平均模型，使用 forecast 函数来进行预测。

6. 广义自回归条件异方差模型（GARCH）
广义自回归条件异方差模型是指在 ARMA 模型的基础上，考虑误差项的方差不稳定性，从而构建一个具有波动性的模型。在 Matlab 中，可以使用 garch 函数来拟合广义自回归条件异方差模型，使用 forecast 函数来进行预测。