時間序列的其它博文系列：

時間序列模型 （一）：模型概述

時間序列模型 （二）：移動平均法

時間序列模型 （三）：指數(shù)平滑法

時間序列模型 （四）：差分指數(shù)平滑法、 自適應濾波法v

時間序列模型 （五）： 趨勢外推預測方法

時間序列模型 （六）：平穩(wěn)時間序列模型 ：自回歸AR 、移動平均 MA 、ARMA 模型

時間序列模型 （七）： 時間序列建模的基本步驟

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這里的平穩(wěn)是指寬平穩(wěn)，其特性是序列的統(tǒng)計特性不隨時間的平移而變化，即均值和協(xié)方差不隨時間的平移而變化。?

自回歸模型（Auto Regressive Model）簡稱 AR 模型，移動平均模型（Moving Average Model）簡稱 MA 模型，

自回歸移動平均模型（Auto Regressive Moving Average Model）簡稱 ARMA 模型。

下面的 ?為零均值（即中心化處理的）平穩(wěn)序列。?

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目錄

一般自回歸模型 AR(n)?

白噪聲序列

移動平均模型 MA(m)

自回歸移動平均模型?

ARMA 模型的特性?

AR(1)系統(tǒng)的格林函數(shù)?

ARMA (2,1)系統(tǒng)的格林函數(shù) 的隱式?

?逆函數(shù)和可逆性?

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?

一般自回歸模型 AR(n)?

白噪聲序列

?

移動平均模型 MA(m)

自回歸移動平均模型?

ARMA 模型的特性?

在時間序列的時域分析中，線性差分方程是極為有效的工具。事實上，任何一個 ARMA 模型都是一個線性差分方程。

AR(1)系統(tǒng)的格林函數(shù)?

格林函數(shù)就是描述系統(tǒng)記憶擾動程度的函數(shù)。?

?

后移算子

由于格林函數(shù)就是差分方程解的系數(shù)函數(shù)，格林函數(shù)的意義可概括如下：?

?

ARMA (2,1)系統(tǒng)的格林函數(shù) 的隱式?

?

?逆函數(shù)和可逆性?

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時間序列的其它博文系列：

時間序列模型 （一）：模型概述

時間序列模型 （二）：移動平均法

時間序列模型 （三）：指數(shù)平滑法

時間序列模型 （四）：差分指數(shù)平滑法、 自適應濾波法v

時間序列模型 （五）： 趨勢外推預測方法

時間序列模型 （六）：平穩(wěn)時間序列模型 ：自回歸AR 、移動平均 MA 、ARMA 模型

時間序列模型 （七）： 時間序列建模的基本步驟

總結

以上是生活随笔為你收集整理的时间序列模型 （六）：平稳时间序列模型 ：自回归AR 、移动平均 MA 、ARMA 模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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