時間序列分析——自迴歸移動平均（ARMA）模型

    一、時間序列與ARMA模型     自迴歸滑動平均模型（ARMA模型，Auto-Regression and Moving Average Model）是研究時間序列的重要方法，由自迴歸模型（AR模型）與滑動平均模型（MA模型）爲基礎「混合」而成，具有適用範圍廣、預測誤差小的特點。     一般p階自迴歸過程AR(p)是：         （1-1） 其中{}爲白噪聲，爲自迴歸模型的參數。

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