用多元MIDAS模型用多个日度数据来预测一个月度数据的matlab代码
时间: 2024-02-12 11:08:47 浏览: 27
多元MIDAS模型可以使用MATLAB中的`midas_regress`函数进行建模和预测。假设你有多个日度数据`X1`, `X2`, `X3`,以及一个月度数据`Y`,代码如下:
```matlab
% 读取数据
X1 = readmatrix('X1.csv');
X2 = readmatrix('X2.csv');
X3 = readmatrix('X3.csv');
Y = readmatrix('Y.csv');
% 将日度数据按照月度分组
X1_monthly = grpstats(X1, floor((0:size(X1, 1)-1) / 21) + 1, 'mean');
X2_monthly = grpstats(X2, floor((0:size(X2, 1)-1) / 21) + 1, 'mean');
X3_monthly = grpstats(X3, floor((0:size(X3, 1)-1) / 21) + 1, 'mean');
% 合并数据
X = [X1_monthly, X2_monthly, X3_monthly];
% 拆分训练集和测试集
train_size = floor(size(X, 1) * 0.8);
X_train = X(1:train_size, :);
Y_train = Y(1:train_size);
X_test = X(train_size+1:end, :);
Y_test = Y(train_size+1:end);
% 构建MIDAS模型
lags = [1, 7, 14]; % 定义滞后期
param = 0.5; % 定义指数权重参数
mdl = midas_regress(X_train, Y_train, lags, param);
% 预测测试集
Y_pred = predict(mdl, X_test);
% 评估模型
rmse = sqrt(mean((Y_pred - Y_test).^2));
fprintf('RMSE: %f\n', rmse);
% 绘制预测结果
plot(Y_test, 'b');
hold on;
plot(Y_pred, 'r');
legend('真实值', '预测值');
```
上面的代码中,我们首先读取多个日度数据和一个月度数据,并将日度数据按照月度分组。然后,我们将这些月度数据合并成一个矩阵`X`。接着,我们将数据拆分成训练集和测试集,并使用`midas_regress`函数建立MIDAS模型。最后,我们使用模型预测测试集,并计算预测结果的RMSE。