时序预测 | MATLAB实现AR、ARMA、ARIMA时间序列预测模型答疑

时序预测 | MATLAB实现AR、ARMA、ARIMA时间序列预测模型答疑

基本介绍

• AR

自回归模型（Autoregressive Model），通常简称为AR模型，是一种用于时间序列分析和预测的统计模型。它基于时间序列自身的历史值来预测未来值，通过将当前时刻的观测值与前一时刻的观测值之间的关系进行建模。
AR模型的基本思想是，当前时刻的值可以由之前时刻的值预测得到。具体来说，一个AR§模型将当前时刻的值表示为过去 p 个时刻的线性组合。AR模型的参数估计通常使用最小二乘法或最大似然法进行。选择合适的阶数 p 也是一个重要的问题，可以通过信息准则（如AIC、BIC）或交叉验证等方法来确定。
虽然AR模型可以捕捉序列的自相关关系，但它有一定的局限性，特别是对于非平稳时间序列的建模效果可能不佳。在这种情况下，可以结合差分运算使序列平稳，或者使用ARIMA模型，其中I表示差分（Integrated）的意思，用于处理非平稳性。
总之，AR模型是时间序列预测中的基础模型之一，它在