介绍向量自回归与误差修正模型的PPT课件，经济分析时要用到。

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1

AR自回归模型matlab代码宏观经济和金融预测工具箱 MATLAB 中金融和宏观经济预测的代码库（Python 和 R 版本正在进行中） 联系维克多塞勒米 () 了解更多信息。 请使用署名。 支持的型号 AR：自回归模型 ARDI：因子增强自回归模型 PLS：偏最小二乘法 ENET：弹性网 LASSO：最小绝对收缩和选择 KRR：核岭回归 SVR：支持向量回归 RF：随机森林集成 NN：前馈神经网络 TVPSV：时变参数随机波动率 MS：马尔可夫切换 CSR：完全子集回归 参考 PG Coulombe、M.Leroux、D.Stevanovic 和 S.Surprenant。 机器学习如何用于宏观经济预测？，2020 年。 G. Elliott、A.Gargano 和 A.Timmermann。 完全子集回归。 计量经济学杂志，2013 年。 公关汉森。 测试卓越的预测能力。 商业与经济统计杂志，2005 年。 PR Hansen、A. Lunde 和 JM Nason。 模型置信度集，计量经济学，2011 年。 T. Hastie、R. Tibshirani 和 J. Friedm

这一章所讲述的向量自回归模型（Vector Auto regression, VAR）以及向量误差修正模型（Vector Error Correction, VEC）的估计与分析。同时也给出一些检验几个非稳定变量之间协整关系的工具

自回归模型扩展matlab代码，包括arx、armax模型，及其最小二乘，递归最小二乘求解，共三个代码

SARIMAX模型 具有外生回归模型的季节性自回归综合移动平均线

ARfit 是 Matlab 模块的集合，用于 * 估计多元自回归 (AR) 模型的参数， * 拟合 AR 模型的诊断检查，以及 * 分析拟合 AR 模型的特征模态。

随机信号的参数建模法–AR模型及Matlab实现，参数模型，参数的估计，YW解法，

matlab自相关代码真棒VAR 向量自回归资源的精选列表。 目录： 的MATLAB 工具箱 ：向量自回归模型 ：收集Matlab例程以执行VAR分析（Ambrogio Cesa-Bianchi） ：经验宏工具箱（F. Ferroni和F. Canova） ：宏观经济建模工具箱 ：贝叶斯估计，分析和回归工具箱（BEAR） ：全局VAR建模 收集代码 ：贝叶斯计量经济学方法 ：金融和宏观经济学的计量经济学方法 ：TVP和SV ：BVAR，LP和BLP | PROXY SVAR / SVAR-IV | 因子模型 ：在MATLAB中实现的零和符号限制算法（M. Geiger和F. Sindermann），。 [R CRAN ：VAR建模 ：符号限制，贝叶斯，向量自回归模型 ：SVAR模型的数据驱动识别 ：具有随机波动率和时变参数的向量自回归模型的贝叶斯分析 ：矢量自回归模型的贝叶斯推断函数 ：分层贝叶斯向量自回归 ：混合贝叶斯VAR ：向量自回归（VAR）过程的岭估计 ：结构贝叶斯矢量自回归模型 ：面板向量自回归 ：贝叶斯全局矢量自回归 ：估计高斯混合向量自回归模型 ：具有条件切换的非线性时

它提供了通过 ARIMA 和 NAR 模型预测马来西亚 GDP 的详细工作流程。 在此实时脚本中，它利用内置应用程序（计量经济学建模器和神经网络时间序列）生成预测模型。 此外，它还详细阐述了如何调整参数/超参数以获得最佳拟合模型。 在下一个共享中，我将针对每个步骤更详细地描述我的操作。