matlab10种经典的时间序列预测模型本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法，它们是1) 自回归 (AR)2
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资源介绍:
[matlab]10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法，它们是 1) 自回归 (AR) 2) 移动平均线 3) 自回归移动平均线 4) 自回归积分移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归积分移动平均线 (SARIMA) 6) 具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) 8) 具有 ARIMA 误差的回归模型 9) 向量自回归 (VAR) 10) GARCH 模型 11) Glostan、Jagannathan 和 Runkle GARCH 模型
《时间序列预测模型的详细分析与比较》
摘要：本文介绍了 10 种经典的时间序列预测模型，并对它们的原理和应用进行了深入探讨。通过对
比实际案例的预测结果，我们评估了每种模型的准确性和适用性，并提供了一些实用建议，以帮助读
者在实际应用中选择合适的模型。
引言：
时间序列预测是一种重要的数据分析技术，在许多实际应用领域都具有广泛的应用。例如，经济学家
可以使用时间序列预测模型来预测股市走势，企业可以使用时间序列预测来预测销售量，气象学家可
以使用时间序列预测模型来预测未来的气候变化等等。
然而，在实际应用中，选择合适的时间序列预测模型并不容易。不同的模型有着不同的假设和适用条
件，选择错误的模型可能导致预测结果的不准确性。因此，理解和比较不同的时间序列预测模型是至
关重要的。
本文将详细介绍以下 10 种经典的时间序列预测模型，并通过实际案例来比较它们的预测准确性和适
用性。
1) 自回归模型（AR）：
自回归模型是最简单的时间序列预测模型之一。它基于时间序列自身的历史数据来预测未来值。自回
归模型假设当前时刻的值与过去的值存在一定的相关性，通过最小化残差来确定模型的参数。
2) 移动平均线模型：
移动平均线模型是一种平滑时间序列的方法。它基于时间序列的平均值来预测未来值。移动平均线模
型可以减小时间序列中的噪音和抖动，使预测结果更加平稳。
3) 自回归移动平均线模型：
自回归移动平均线模型是自回归模型和移动平均线模型的结合。它同时考虑了过去值和预测误差的影
响，可以更好地捕捉时间序列的动态特性。
4) 自回归积分移动平均线模型（ARIMA）：
自回归积分移动平均线模型是一种广泛应用于时间序列预测的模型。它结合了自回归、移动平均线和
差分操作，可以处理非平稳时间序列的预测问题。
5) 季节性自回归积分移动平均线模型（SARIMA）：
季节性自回归积分移动平均线模型是 ARIMA 模型的扩展，用于处理带有季节性变化的时间序列。它通
过引入季节性因素来提高预测的准确性。
6) 具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线模型（SARIMAX）：
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