ma模型，arma模型ar模型ma模型有什么本质上的区别

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。

arma模型ar模型ma模型有什么本质上的区别

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。

如何判断一个时间序列是ma模型

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

时间序列模型MA能预测很长的数据吗

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

同问。。。

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%8B

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 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：　　