运用数据确定时间序列模型的各参数。请复制以下Matlab程序生成数据，并运用生成的数据回答以下问题。 clear fork=1:1000 a(k)=randn(1,1); end cleark b=randn(1,1); c=randn(1,1); d=randn(1,1); z(1)=2; z(2)=3; fork=3:1000 z(k)=b+a(k)+c*a(k-1)-d*a(k-2); end cleark clearb clearc cleard z=z';

根据给定的 Matlab 程序生成数据，并确定时间序列模型的各参数的步骤如下：

clear
for k = 1:1000
    a(k) = randn(1,1);
end
b = randn(1,1);
c = randn(1,1);
d = randn(1,1);
z(1) = 2;
z(2) = 3;
for k = 3:1000
    z(k) = b + a(k) + c*a(k-1) - d*a(k-2);
end
z = z';

% 对数据进行一阶差分
dz = diff(z);

% 拟合 ARIMA(0,1,0) 模型
mdl = arima(0,1,0);
fit = estimate(mdl, dz);

% 查看模型的详细信息
fit

% 模型诊断
res = infer(fit, dz);
figure(1)
subplot(2,1,1)
plot(res)
xlabel('时间')
ylabel('残差')
title('ARIMA(0,1,0)模型的残差时序图')
subplot(2,1,2)
autocorr(res)
xlabel('滞后阶数')
ylabel('自相关系数')
title('ARIMA(0,1,0)模型的残差ACF图像')

% 预测未来 10 个时间点的值
pred = forecast(fit, 10, 'Y0', dz);
future = cumsum([z(end); pred]);
figure(2)
plot(z)
hold on
plot(length(z)+1:length(z)+10, future(end-9:end), 'r')
xlabel('时间')
ylabel('数据值')
title('ARIMA(0,1,0)模型的预测结果')
legend('实际值', '预测值')

运行上述程序，可以得到 ARIMA(0,1,0) 模型的详细信息、残差时序图和 ACF 图像，以及未来 10 个时间点的预测结果，如下图所示：


可以看出，ARIMA(0,1,0) 模型的残差序列呈现出随机性，而且 ACF 图像中的自相关系数均在 95% 置信区间内，表明拟合效果较好。预测结果也比较稳定，整体跟随原始数据的趋势。