◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。
matlab自带的函数里面有很多可以求解模型参数的函数(具体可参考《matlab在时间序列分析中的应用》,张善文,雷英杰,冯有前编著,电子书很容易搜得到),但是因为我理论掌握的不好,matlab计算的常数项一直是1,所以不知道matlab函数具体用的是什么算法求解的,而我们一般较常见的是用最小二乘法来求解参数,所以为了保持和eviews求解结果一致(这里选择的是最小二乘),我没有用matlab自带函数求解,而是按照最小二乘的求解算法写的,结果是一样了(我觉得不同算法求出来的结果可能本身就不该一样,我没有去深究,不同结果应该都可以作为模型参数,个人理解,不知道对错)。ARMA模型也可以类似处理。
所以我觉得如果题主理论比较好的话,可以看看那本书,函数用法讲解的比较详细,然后用起来应该会很得心应手。>> x=[0.4,0.8,1.2,1.6,2.0];
>> y=[0.067,0.143,0.231,0.308,0.374];
>> p=polyfit(x,y,1);
>> xx=0:.1:2;
>> plot(x,y,'o',xx,polyval(p,xx))
>> poly2sym(p,'x')
ans =
779/4000*x-5245792845961277/576460752303423488
>> vpa(ans,8)
ans =
.19475000*x-.91000000e-2
即y=0.19475x-0.0091
本文地址: http://www.fadun365.com/jinrong/336.html
文章来源:laughing168
版权声明:除非特别标注,否则均为本站原创文章,转载时请以链接形式注明文章出处。
◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。