matlab中ar模型的代码实现：时间序列分析

ar模型matlab代码MATLAB中的11种经典时间序列预测方法 凯文 机器学习实施的兴起，引起了不同行业的兴趣，将其用于时间序列问题的分类和预测。 在探索时间序列的机器学习方法之前，最好确保已尝试使用分类和统计时间序列预测方法，只要适当准备了数据且方法正确，这些方法在各种问题上仍然表现良好配置。 在本文中，它列出了MATLAB中可用的一些经典时间序列技术，您可以在探索机器学习方法之前先对预测问题进行尝试。 它为您提供了每种方法的提示，以使您可以从一个有效的代码示例开始，并在哪里可以找到有关该方法的更多信息。 概述：本文介绍了11种不同的经典时间序列预测方法，它们是 自回归（AR） 移动平均线 自回归移动平均线 自回归综合移动平均线（ARIMA） 季节性自回归综合移动平均值（SARIMA） 具有外部回归变量的季节性自回归综合移动平均线（SARIMAX） ARIMA误差的回归模型 向量自回归（VAR） GARCH模型 Glostan，Jagannathan和Runkle GARCH模型 我的其他相关文章： VAR模型预测马来西亚/美国的汇率 使用ARIMA进行库存预测 使用ARIMA和