时序预测 | 用MATLAB实现时间序列回归之滞后选择

时序预测 | 用MATLAB实现时间序列回归之滞后选择

在时间序列分析中，滞后选择是一种常见的方法，它可以用于选择模型变量。在这个方法中，我们将通过计算每个滞后变量的自相关系数来确定哪些滞后变量与响应变量相关。这种方法可以帮助我们选择最相关的滞后变量，从而改善时间序列预测的准确性。

在本文中，我们将使用MATLAB并结合具体案例来介绍如何使用滞后选择进行时间序列回归分析。

数据准备

首先，我们需要准备数据集。在本文中，我们将使用一个具有10个观测值的简单示例数据集，其中包含一个时间序列变量y和两个滞后变量y(t-1)和y(t-2)。

y = [3.2 3.8 4.0 4.1 4.5 4.6 4.8 4.7 4.9 5.0];
yLag1 = [NaN y(1:end-1)];
yLag2 = [NaN NaN y(1:end-2)];

回归分析

接下来，我们将使用滞后选择进行回归分析。在MATLAB中，我们可以使用regress函数执行线性回归。使用以下代码进行回归分析：

X = [yLag1’ yLag2’];
X = X(3:end,:);
y = y(3:end)';

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

在这里，我们使用前两个滞后变量进行回归分析，并将前两个NaN值从X中删除。regress函数返回b系数向量、bint置信区间矩阵、残差向量r、残差区间矩阵rint和模型统计信息。

滞后选择

然后，我们将使用滞后选择来确定哪些滞后变量与响应变量最相关。在MATLAB中，我们可以使用autocorr函数计算