Matlab11种典型的时间序列回归预测方法大合集（封装版）

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本程序基于Matlab平台，封装了11种典型的时间序列回归预测方法（自带回归预测演示案例与实验数据，预测完成后自动出图），使用者可以通过查阅本代码的相关使用手册，通过简单的几行代码，替换实验数据为自己的数据并选择自己需要的时间序列预测方法，实现自己需要的功能，本代码的部分时间序列预测方法如下：

1) 自回归模型（Autoregression，AR）

2) 滑动平均模型（Moving Average）

3) 自回归-滑动平均模型（Autoregressive Moving Average）

4) 差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA)

5) Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average (SARIMA)

6) Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Regressors (SARIMAX)

7) Vector Autoregression (VAR)

8) GARCH Model

9) Glostan, Jagannathan and Runkle GARCH Model

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本代码集成了11种典型的时间序列回归预测方法，可以让使用者简单、方便的对其调用并修改。代码内部文档对每一种时间序列预测方法都进行了相关的解释说明，介绍了各自的特性、实现原理、使用方法、以及各自适用的任务。

下图程序内操作手册部分展示：

 

 下图程序运行后出图部分展示：

 

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