arimax模型 matlab

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。