![MATLAB时间序列方法与实践](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/834/25449834/b_25449834.jpg)
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1.6 时间序列分析工具
表1-1给出了5种常用的时间序列分析工具在功能、特点、适应情况方面的比较,从中可以看出,5款工具都具有自己独特的特点,都有一定的适应条件。
表1-1 常用时间序列分析工具的比较
![](https://epubservercos.yuewen.com/99F020/13898202703283906/epubprivate/OEBPS/Images/txt001_33.jpg?sign=1734489176-g9tvwx0nLQ02vm9S2uEoLhdqNKJ3tH11-0-f72484f7b52f2bf5ab43a623ca3433c4)
续表
![](https://epubservercos.yuewen.com/99F020/13898202703283906/epubprivate/OEBPS/Images/txt001_34.jpg?sign=1734489176-ZXpJtBZ5jqvrQC6mcmJysOiXZT4nb1LS-0-31bd5abffafc0488af83cf2159972c72)
纵观这5种工具的特点,本书将选择MATLAB作为时间序列分析主要的实现工具。主要有三个方面的原因:一是因为时间序列的主要内容是各种各样的模型,而MATLAB特别适合高效自主的模型开发,因为MATLAB具有丰富的数学函数库,可以使用这些函数库快速实现模型,从而加强对模型的学习和理解;二是因为MATLAB具有丰富的科学计算功能,包括微积分、优化计算、符号计算等,以及丰富的金融工具和经济工具箱;三是MATLAB本身就是程序开发工具,具有GUI界面开发功能,所以使用MALTAB可以很快将学习的模型开发成程序和工具,部署到实际的应用环境中。
工具都是相通的,只要掌握一种工具后,再去应用其他工具,很快就会上手,本书只是从学习的角度,以为MATLAB更合适些。