%ARMA模型這里假定seq已是平穩(wěn)序列
function?[MeanForecastp_testq_testMeanRMSE]=ARMA_Forecast（seqn_step）
n?=?length（seq）;?
test?=?[];
for?p?=?1:6????%自回歸對應PACF給定滯后長度上限p和q，一般取為T/10、ln（T）或T^（1/2）.
????for?q?=?1:6????%移動平均對應ACF
????????spec=?garchset（‘R‘p‘M‘q‘Display‘‘off‘）;?%指定模型的結構
????????[coeffXerrorsXLLFX]?=?garchfit（specseq）;?%擬合參數(shù)
????????num=garchcount（coeffX）;?%計算擬合參數(shù)的個數(shù)
????????[AICBIC]=aicbic（LLFXnumn）;????%計算AIC信息量和BIC信息量這里僅選用AIC信息量作為判斷依據(jù)
????????test?=?[test;p?q?AIC];
????end
end
pos=find（test（:3）==min（test（:3）））;???????%選擇AIC值最小的模型確定ARMA模型的階數(shù)（p_testq_test）
p_test=test（pos（1）1）;
q_test=test（pos（1）2）;
%?[H?P?Qstat?CV]?=?lbqtest（seq?[p_test;q_test]?0.05）;
%?取顯著性水平為0.05，對選擇的模型作Ljung-Box卡方檢驗，如果H==0，說明殘余信息已是白噪聲。
%?這里為了省事，并不做這一步，而默認模型已是通過了檢驗的.
spec?=?garchset（‘R‘p_test‘M‘q_test‘Display‘‘off‘）;?%指定模型的結構
[coeffXerrorsXLLFX]?=?garchfit（specseq）;?????????????%擬合參數(shù)
[SigmaForecastMeanForecastSigmaTotalMeanRMSE]?=?garchpred（coeffXseqn_step）;?%計算差分序列的n_step步預報值
end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????2546??2014-01-16?08:56??Series?Forcast\SteadyTest.m

?????文件???????1190??2014-01-16?08:56??Series?Forcast\stastic.m

?????文件???????2743??2014-01-16?08:56??Series?Forcast\SeasonAdjust.m

?????文件???????2301??2014-01-16?08:56??Series?Forcast\predict_exps.m

?????文件???????2684??2014-01-16?14:09??Series?Forcast\predict_ARIMA.m

?????文件????????690??2014-01-16?08:56??Series?Forcast\getcycle.m

?????文件????????926??2014-01-16?08:56??Series?Forcast\ExpSmooth.m

?????文件???????1926??2014-01-16?08:56??Series?Forcast\Daniel.m

?????文件???????1207??2014-01-16?08:56??Series?Forcast\ARMA_Forecast.m

?????目錄??????????0??2014-01-25?10:17??Series?Forcast

-----------?---------??----------?-----??----

????????????????16213????????????????????10