移动平均模型
在时间序列分析中，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.