时变自回归模型(TVAR)的MATLAB代码

clc,clear

x0=[692.5 649.6 669.8 596.0 607.9 617.9
635.2 652.2 667.8 682.8 675.1 695.7];

n=length(x0);

lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n)

range=minmax(lamda)

x1=cumsum(x0)

for i=2:n

z(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));

end

B=[-z(2:n)',ones(n-1,1)];

Y=x0(2:n)';

u=B\Y

x=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0');

x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x1(1)});

yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]);

digits(6),y=vpa(x) %为提高预测精度，先计算预测值，再显示微分方程的解

yuce=[x0(1),diff(yuce1)]

epsilon=x0-yuce %计算残差

delta=abs(epsilon./x0) %计算相对误差

rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1))*lamda %计算级比偏差值

你自己改变x0的输入值就行了