移动平均模型

时间序列分析中,移动平均模型(简记为:MA模型)是一个常见的对单一变量时间序列进行建模的方法。

移动平均模型和自回归模型都是时间序列中 ARMA模型 和 ARIMA模型 模型的重要组成部分,也是一种特殊情况。尽管名称类似,但移动平均模型不应与移动平均值相混淆。与自回归模型不同,移动平均模型总是平稳的。

定义

q 阶移动平均模型通常简记为MA(q):

 

其中 μ 是序列的均值,θ1,..., θq 是参数,εt , εt-1,..., εt−q 都是 白噪声

可逆性

若一个移动平均模型可以表示成收敛的自回归模型的形式,那么这个移动平均模型就称为可逆模型。

相关条目

  • 自回归模型 (AR模型)
  • 自回归滑动平均模型(ARMA模型)
  • 差分自回归滑动平均模型(ARIMA模型)
  • 格兰杰因果关系(Granger Causality)

参考条目

  • 王, 燕. 21世纪统计学系列教材:应用时间序列分析(第四版). 中国人民大学出版社. 2015. ISBN 9787300222752.