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来自「对平稳时间序列中的参数估计方法（包括矩估计」· M 代码 · 共 53 行

q=input('输入滑动平均阶数:')
N=input('输入样本个数:')
for j=1:N
    X(j)=input('输入得到的样本数据:');
end
for j=1:q
    B(j)=input('输入滑动平均参数在平稳可逆域中的最低值:');
end
for j=1:q
    BB(j)=input('输入滑动平均参数在平稳可逆域中的最高值:');
end
k=input('控制步长:');
flag=1;
flag1=0;
flag2=0;
[Y,D]=MA(q,N,B,X);
sum=Y'*Y;
while 1
    if flag==1
        sum=Y'*Y;
        E=D;
    end
    for r=1:q
        B(j)=B(j)+k;
    end
    for r=1:q
        if (B(j)>BB(j))
            flag2=1;
        end
    end
    if flag2==1
        break
    end
    [Y,D]=MA(q,N,B,X);
    sum3=Y'*Y;
    if sum3<sum    %求和进行判断，看随着参数的增加是否残差平方和变小
        flag=1;
    else
        flag=0;
    end
   
end
disp(E);          %显示最后的到的极大似然估计值