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MATLAB ARMA模型时间序列建模与预测工具箱

本MATLAB项目提供完整的ARMA(p,q)时间序列分析解决方案，支持ADF平稳性检验、基于AIC/BIC准则的自动参数识别、模型拟合与多步预测。包含置信区间计算，适用于金融、气象等领域的时序数据分析。

本项目是一个基于ARMA（自回归移动平均）模型的时间序列分析与预测系统。系统实现了从数据平稳性检验、模型参数估计、最优模型选择到预测评估的完整流程。通过严格的统计检验和可视化分析，为用户提供可靠的时间序列建模解决方案。

- 数据平稳性检验 - 最优模型参数选择 - 模型参数估计与拟合 - 未来多步预测 - 残差诊断检验 - 结果可视化与报告生成

可选参数设置：

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据导入与预处理、平稳性检验分析、ARMA模型参数自动寻优、模型拟合与参数估计、预测区间计算、残差诊断检验以及结果可视化与报告生成等主要组成部分，实现了从原始数据到最终分析报告的全流程自动化处理。