移動平均模型
在時間序列分析中,移動平均模型(簡記為:MA模型)是一個常見的對單一變量時間序列進行建模的方法。
移動平均模型和自回歸模型都是時間序列中 ARMA模型 和 ARIMA模型 模型的重要組成部分,也是一種特殊情況。儘管名稱類似,但移動平均模型不應與移動平均值相混淆。與自回歸模型不同,移動平均模型總是平穩的。
定義
編輯q 階移動平均模型通常簡記為MA(q):
其中 μ 是序列的均值,θ1,..., θq 是參數,εt , εt-1,..., εt−q 都是 白噪聲。
可逆性
編輯若一個移動平均模型可以表示成收斂的自回歸模型的形式,那麼這個移動平均模型就稱為可逆模型。
相關條目
編輯- 自回歸模型 (AR模型)
- 自迴歸滑動平均模型(ARMA模型)
- 差分自迴歸滑動平均模型(ARIMA模型)
- 格蘭傑因果關係(Granger Causality)
參考條目
編輯- 王, 燕. 21世纪统计学系列教材:应用时间序列分析(第四版). 中國人民大學出版社. 2015. ISBN 9787300222752.
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