3.2 移动平均（MA）模型：MA(q)

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3.2 移动平均（MA）模型：MA(q) 3.2 移动平均（MA）模型：MA(q) 在时间序列分析中，移动平均（MA）模型是 ARIMA 模型中的一个核心组件，用于描述时间序列中当前值如何受到过去白噪声（White Noise）误差项的影响。与自回归（AR）模型依赖于时间序列自身的过去值不同，MA 模型依赖于过去不可观测的随机冲击或误差。 3.2.1 模型定义一个 q 阶移动平均模型，记作 MA(q)，其数学表达式定义为： $Yt = \mu + \epsilont + \theta1 \epsilon{t-1} + \theta2 \epsilon{t-2} + \dots + \thetaq \epsilon{t-q}$ 其中： $Yt$ 是时间序列在时刻 t 的观测值。