【问题标题】:Forecasting of exchange rate in matlab wıth arima modelmatlab wıth arima模型中的汇率预测
【发布时间】:2016-08-19 14:52:33
【问题描述】:

假设我们有一个国家的货币汇率与外币汇率的样本,样本量为 229,这是该样本的示意图

在分析了时间序列之后,我们假设结论是最适合这个时间序列的模型是一个阶差后阶为 3 的自回归模型,所以我创建了以下

Mdl = arima(3,1,0);
EstMdl = estimate(Mdl,y);

我的问题是如何在 229 之后进行预测?我知道 matlab 中有函数预测,我已经尝试过这种方法的不同变体,但我不知道应该使用哪一个?所以我需要在 229 之后进行预测,所以例如我想在 230 的时间指数进行预测?例如在 229 之后 10 天?我需要一点matlab代码来做这个

已编辑:

p=forecast(Mdl,y,15)
The value of 'numPeriods' is invalid. Expected forecast horizon to be a scalar.

【问题讨论】:

  • 函数forecastforecast(sys,PastData,K)中的参数K是你想要的预测样本数。
  • 但是这段代码在matlab中不起作用,我试过了,让我等一下,比如这个p=forecast(Mdl,y,15)'numPeriods'的值是无效的。预期的预测范围是一个标量。

标签: matlab forecasting autoregressive-models


【解决方案1】:

您正在查看arima 类中的基本功能。一旦你有了你的模型设置(即你已经估计了它),你需要对估计的模型而不是模型本身运行预测。

试试这个,或者任何你想要的时期。

forecast(EstMdl, 12)

我生成了一组随机的 Y 变量来展示给你看。

y=rand(100,1)
Mdl = arima(3,1,0);
EstMdl=estimate(Mdl,y)

查看 Mdl 变量,您会看到以下内容。

>> Mdl

Mdl = 

    ARIMA(3,1,0) Model:
    --------------------
    Distribution: Name = 'Gaussian'
               P: 4
               D: 1
               Q: 0
        Constant: NaN
              AR: {NaN NaN NaN} at Lags [1 2 3]
             SAR: {}
              MA: {}
             SMA: {}
        Variance: NaN

但是如果你看一下 EstMdl

>> EstMdl

EstMdl = 

    ARIMA(3,1,0) Model:
    --------------------
    Distribution: Name = 'Gaussian'
               P: 4
               D: 1
               Q: 0
        Constant: -0.00644614
              AR: {-0.764413 -0.399603 -0.0888918} at Lags [1 2 3]
             SAR: {}
              MA: {}
             SMA: {}
        Variance: 0.108477

最后运行如下代码,显示汇率应该是多少。

    >> forecast(EstMdl, 12)

ans =

   -0.0064
   -0.0080
   -0.0107
   -0.0139
   -0.0167
   -0.0195
   -0.0224
   -0.0252
   -0.0281
   -0.0309
   -0.0338
   -0.0367

另一方面,您应该认真考虑 ARIMA 模型是否是汇率模型的最佳形式。

【讨论】:

  • 是的,谢谢,它是不同的一门课程,也许 ARCH 模型应该很好用
  • 我可以在 229 个时间单位之后预测吗?我的意思是这个预测是在时间序列的最后一个点之后
  • 是的。 ARIMA 预测将来自时间序列的末尾。我建议您查看 Matlab 帮助中的 Nasdaq Example 以获得更强大的示例。
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