ma模型，arma模型ar模型ma模型有什么本质上的区别
来源：整理 编辑：智能门户 2023-10-22 16:17:22
1，arma模型ar模型ma模型有什么本质上的区别
ar模型是建立当前值和历史值之间的联系，ma模型是计算ar部分的误差的累计，arma是两者的和。
2，如何判断一个时间序列是ma模型
最后确定使其值最小的阶数是模型的合适阶数。模型参数最大似然估计时AIC=（按分析Analyze—时间序列Time series—ARIMA模型的顺序展开如图3.23对话框。
3，时间序列模型MA能预测很长的数据吗
ma模型的预测值小于等于步长，当大于步长时预测值恒等于序列均值，因为ma（q）模型q步截尾。做单位根检验（主要方法是adf） 通过采用差分、滞后等形式就可以发现平稳的时间序列了 不然可能出现数据伪回归现象
4，ARMA模型的MA模型
MA模型(moving average model)滑动平均模型，模型参量法谱分析方法之一，也是现代谱估中常用的模型。用MA模型法求信号谱估计的具体作法是：①选择MA模型，在输入是冲激函数或白噪声情况下，使其输出等于所研究的信号，至少应是对该信号一个好的近似。②利用已知的自相关函数或数据求MA模型的参数。③利用求出的模型参数估计该信号的功率谱。在ARMA参数谱估计中，大多数估计ARMA参数的两步方法都首先估计AR参数，然后在这些AR参数基础上，再估计MA参数，然后可求出ARMA参数的谱估计。所以MA模型参数估计常作为ARMA参数谱估计的过程来计算。
5，如何判断arma过程是因果的还是可逆的
ARMA模型（Auto-RegressiveandMovingAverageModel）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。ARMA模型三种基本形式 1.自回归模型（AR：Auto-regressive）； 如果时间序列yt满足 其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足： E(εt)=0 则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。 自回归模型的平稳条件： 滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B)=0的根大于1。 2.移动平均模型（MA：Moving-Average） 如果时间序列yt满足 则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型； 移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。 3.混合模型（ARMA：Auto-regressiveMoving-Average）如果时间序列yt满足： 则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。 或者记为φ(B)yt=θ(B)εt
6，解答什么是ARMA模型
ARMA模型概述
ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 ARMA模型三种基本形式
1.自回归模型（AR：Auto-regressive）；
如果时间序列yt满足
其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足：
E(εt) = 0
则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。
自回归模型的平稳条件：
滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。
2.移动平均模型（MA：Moving-Average）
如果时间序列yt满足
则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型；
移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。
3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）
如果时间序列yt满足：
则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。
或者记为φ(B)yt = θ(B)εt [编辑] ARMA模型的基本原理
将预测指标随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列，这组随机变量所具有的依存关系体现着原始数据在时间上的延续性。一方面，影响因素的影响，另一方面，又有自身变动规律，假定影响因素为x1，x2，…，xk，由回归分析，
其中Y是预测对象的观测值， e为误差。作为预测对象Yt受到自身变化的影响，其规律可由下式体现，
误差项在不同时期具有依存关系，由下式表示，
由此，获得ARMA模型表达式：
详见： http://wiki.mbalib.com/wiki/ARMA%E6%A8%A1%E5%9E%8BARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。ARMA模型三种基本形式
1.自回归模型（AR：Auto-regressive）；
如果时间序列yt满足
其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足：
E(εt) = 0
则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。
自回归模型的平稳条件：
滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。
2.移动平均模型（MA：Moving-Average）
如果时间序列yt满足
则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型；
移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。
3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）
如果时间序列yt满足：
则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。
或者记为φ(B)yt = θ(B)εt ARMA模型的基本原理
将预测指标随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列，这组随机变量所具有的依存关系体现着原始数据在时间上的延续性。一方面，影响因素的影响，另一方面，又有自身变动规律，假定影响因素为x1，x2，…，xk，由回归分析，
其中Y是预测对象的观测值， e为误差。作为预测对象Yt受到自身变化的影响，其规律可由下式体现，
误差项在不同时期具有依存关系，由下式表示，
由此，获得ARMA模型表达式：
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