Page 329 - 数学建模算法与应用

第十一章 时间序列分析研究

hold on；
% 对数变换
x = log(x0)；

% 周期 s=12
s = 12；
% 预报数据的个数
n = 24；

% 进行周期差分
y = zeros(1， m1-s)；
for i = s+1：m1

y(i-s) = x(i) - x(i-s)；
end
% 计算周期差分后数据的长度
m2 = length(y)；

% 进行趋势性差分
w = diff(y)；
% 计算最终差分后数据的长度

m3 = length(w)；
% 使用 GARCH 模型进行拟合
for i = 0：3
for j = 0：s+1
spec = garchset(‘R’， i， ‘M’， j， ‘Display’， ‘off’)；

[coeffX， errorsX， LLFX] = garchfit(spec， w)；
num = garchcount(coeffX)；
[aic， bic] = aicbic(LLFX， num， m3)；

fprintf(‘R=%d， M=%d， AIC=%f， BIC=%f\n’， i， j， aic， bic)；
end
end
% 保存处理后的数据

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