ARMA模型的全称是自回归移动平均(Auto Regression Moving Average)模型,它是目前最常用的来拟合平稳时间序列的模型。ARMA模型又可细分为AR模型、MA模型和ARMA模型三大类。
1.AR( p )( p 阶自回归模型)
其中, u t 是白噪声序列; δ 是常数(表示序列数据没有0均值化)。
其中{ u t }是白噪声过程;MA( q )是由 u t 本身和 q 个 u t 的滞后项加权平均构造出来的,因此它是平稳的。
3.ARMA( p , q )(自回归移动平均过程)
其中的参数含义同AR、MA模型,ARMA模型相当于AR模型和MA模型的叠加。