matlab 时间序列分析源代码

function [result] = ARIMA_algorithm（data Periodicity ACF_P PACF_Q n）
m1 = length（data）;
%the number of raw data
for i = Periodicity+1:m1
    y（i-Periodicity） = data（i）-data（i-Periodicity）;
end
%eliminating the periodicity
w = diff（y）;
%first-order differential for eliminating the Trending
m2 = length（w）;
%the number of data after first-order differential
k = 0;
%the number of initial exploration models
for i = 0:ACF_P
    for j = 0:PACF_Q
        if i == 0 && j == 0
            continue
        elseif i == 0
            ToEstMd = arima（‘MALags‘1:j‘Constant‘0）;
        elseif j == 0
            ToEstMd = arima（‘ARLags‘1:i‘Constant‘0）;
        else
            ToEstMd = arima（‘ARLags‘1:i‘MALags‘1:j‘Constant‘0）;
        end
        %specify the structure of the