1. ARMA 模型介绍
ARMA 模型是时间序列分析的一种常见方法，用于理解和预测未来的时间序列数据。ARMA
是 AutoRegressive Moving Average 的缩写，中文常译为自回归移动平均模型，它结合了以
下两种模型：
AR（自回归）模型：在这个模型中，任何给定时间序列的值可以由前一期或前几期的观测
值的线性组合来表示。例如，一个 AR(2)模型可以表达为：X(t) = c + φ1X(t-1) + φ2X(t-2) +
e(t)，其中 X(t-1)和 X(t-2)是前两期的观测值，φ1 和 φ2 是模型参数，c 是常数项，e(t)是误
差项。
MA（移动平均）模型：在这个模型中，任何给定时间序列的值可以由过去的误差项的线性
组合来表示。例如，一个 MA(1)模型可以表达为：X(t) = μ + e(t) + θ*e(t-1)，其中 e(t-1)是
前一期的误差项，θ 是模型参数，μ 是序列平均值，e(t)是当前的误差项。
ARMA 模型则是 AR 和 MA 的结合，例如，一个 ARMA(2,1)模型可以表达为：X(t) = c + φ1X(t-1)
+ φ2X(t-2) + e(t) + θ*e(t-1)。
ARMA 模型在经济学、工程学、天气预报等诸多领域都有应用。然而，ARMA 模型假设时间
序列是平稳的，对于非平稳时间序列，可以通过差分等方法转化为平稳时间序列，然后使用
ARIMA 模型进行建模。
2.MATLAB 代码
clear all;clc;close all;
% 在这个示例中，arima(p,0,q)创建一个 ARMA 模型。estimate(Mdl,data)函数用于估计模型
参数。infer(EstMdl,data)函数生成模型的预测。
% 请注意，你可能需要根据你的具体需求对此代码进行修改。
% 导入或创建数据
% 例如，我们生成一个 1000 个元素的随机序列
data = randn(1000,1);
% 定义 ARMA 模型阶数
p = 2; % AR 阶数
q = 2; % MA 阶数
% 创建 ARMA 模型
Mdl = arima(p,0,q);
% 估计 ARMA 模型参数
EstMdl = estimate(Mdl,data);
