时序预测：使用MATLAB实现时间序列回归中的偏差估计
时间序列数据分析是指对某个时间段内连续的数据进行建模和预测的过程。在时间序列分析中，通常需要进行时序预测，即预测未来的数据值。时间序列回归是一种在保持时间序列结构的同时，通过相关数据来预测未来值的方法之一。而偏差估计则是时间序列回归中的一个重要概念。
本文将介绍如何使用MATLAB实现时间序列回归中的偏差估计。具体来说，我们将使用autoregressive integrated moving average (ARIMA) 模型来构建时序预测模型，并通过检验残差来评估模型的拟合程度。最后，我们将基于这些检验结果来计算模型的偏差估计。
一、ARIMA模型
ARIMA模型由三部分组成，分别是自回归（AR）、积分（I）和移动平均（MA）模型。它可以用来描述时间序列的各种性质，如趋势、季节性等，并基于这些属性来进行未来值的预测。
在MATLAB中，我们可以使用arima函数来构建ARIMA模型。例如，在以下示例中，我们将使用arima函数来构建使用ARIMA(1,1,1)模型的时序预测模型：
% create a time series object
ts = timeseries(data);
