时间序列分析——自回归移动平均（ARMA）模型

    一、时间序列与ARMA模型     自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-Regression and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（AR模型）与滑动平均模型（MA模型）为基础“混合”而成，具有适用范围广、预测误差小的特点。     一般p阶自回归过程AR(p)是：         （1-1） 其中{}为白噪声，为自回归模型的参数。

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