arima模型MATLAB代码204803

%288行需要修改

P = [9.885221744	10.20403649	10.81126212	11.32143803	11.78456961	12.36376419	12.87447109	12.93952409	13.23393159	13.67602663	13.96096496	14.35589401	14.67697756	14.97024921	15.32655143	15.66344728	15.94669421	16.165401	16.37847394	16.5464483	16.70811183	16.90083282	17.02735669	17.20649544	17.39505592	17.57254919	17.7176666	17.87828918	18.03524921	18.17052462	18.22239048	18.37793086];
F = [9.885221744	10.20403649	10.81126212	11.32143803	11.78456961	12.36376419	12.87447109	12.93952409	13.23393159	13.67602663	13.96096496	14.35589401	14.67697756	14.97024921	15.32655143	15.66344728	15.94669421	16.165401	16.37847394	16.5464483	16.70811183	16.90083282	17.02735669	17.20649544	17.39505592	17.57254919	17.7176666	17.87828918	18.03524921	18.17052462	18.22239048	18.37793086]; 
%----------------------由于时间序列有不平稳趋势，进行两次差分运算，消除趋势性----------------------% 
for i=2:32 
    Yt（i）=P（i）-P（i-1）; 
end 
for i=3:32 
    L（i）=Yt（i）-Yt（i-1）; 
end 
L=L（3:32）; 
Y=L（1:29）; 

%画图
figure; 
plot（P）; 
title（‘原数据序列图‘）; 
hold on; 
pause  
plot（Y‘r‘）; 
title（‘两次差分后的序列图和原数对比图‘）; 
pause   

%--------------------------------------对数据标准化处理----------------------------------------------% 
%处理的算法 : （data - 期望）/方差
Ux=sum（Y）/29                          % 求序列均值 
yt=Y-Ux; 
b=0; 
for i=1:29
   b=yt（i）^2/29+b; 
end 
v=sqrt（b）                              % 求序列方差 
Y=yt/v;                            % 标准化处理公式 
f=F（1:29）; 
t=1:32; 

%画图
figure;
plot（fY‘r‘） 
title（‘原始数据和标准化处理后对比图‘）; 
xlabel（‘年份t‘）ylabel（‘GDP值的自然对数经过2次差分后的值‘）; 
legend（‘原始数据 F ‘‘标准化后数据Y ‘）; 
pause   
%--------------------------------------对数据标准化处理----------------------------------------------% 
 
 
%------------------------检验预处理后的数据是否符合AR建模要求，计算自相关和偏相关系数---------------% 

%---------------------------------------计算自相关系数-----------------------------------% 
R0=0;
for i=1:29 
     R0=Y（i）^2/29+R0;   %标准化处理后的数据的方差
end 

for k=1:20 
    
    %R  协方差   
    R（k）=0; 
    for i=k+1:29
        R（k）=Y（i）*Y（i-k）/29+R（k）;   
    end 
end 
x=R/R0                      %自相关系数x = 协方差/方差

%画图
figure; 
plot（x） 
title（‘自相关系数分析图‘）; 
pause   
%-----------------------------------计算自相关系数-------------------------------------% 
 
%-----------------------解Y-W方程，其系数矩阵是Toeplitz矩阵（多普里兹矩阵）。求得偏相关函数X-------------------

X1=x（1）; 
X11=x（1）; 
B=[x（1） x（2）]‘; 
x2=[1 x（1）]; 
A=toeplitz（x2）;                       
X2=A\B                          %x=a\b是方程a*x =b的解
X22=X2（2） 
 
B=[x（1） x（2） x（3）]‘; 
x3=[1 x（1） x（2）]; 
A=toeplitz（x3）;                       
X3=A\B 
X33=X3（3） 
 
B=[x（1） x（2） x（3） x（4）]‘; 
x4=[1 x（1） x（2） x（3）]; 
A=toeplitz（x4）;                       
X4=A\B 
X44=X4（4） 
 
B=[x（1） x（2） x（3） x（4） x（5）]‘; 
x5=[1 x（1） x（2） x（3） x（4）]; 
A=toeplitz（x5）;                       
X5=A\B 
X55=X5（5） 
 
B=[x（1） x（2） x（3） x（4） x（5） x（6）]‘; 
x6=[1 x（1） x（2） x（3） x（4） x（5）]; 
A=toeplitz（x6）;                       
X6=A\B 
X66=X6（6） 
 
B=[x（1） x（2） x（3） x（4）