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第二章 自回归移动平均模型
一些金融时间序列的变动往往呈现出一定的平稳特征，由Box和Jenkins创立的ARMA模型就是借助时间序列的随机性来描述平稳序列的相关性信息，并由此对时间序列的变化进行建模和预测。
第一节 ARMA模型的基本原理
ARMA模型由三种基本的模型构成：自回归模型（AR，Auto-regressive Model），移动平均模型（MA，Moving Average Model）以及自回归移动平均模型（ARMA，Auto-regressive Moving Average Model）。
2.1.1 自回归模型的基本原理
1．AR模型的基本形式
AR模型的一般形式如下：
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