Regression modelEconometrics / time series
ARMAモデル（自己回帰移動平均）
ARMA(p,q)モデルは、定常時系列を2つの成分の組み合わせとして記述する。すなわち、現在の値を自身の過去p個の値に回帰させる自己回帰部分と、過去q個のエラー項を考慮する移動平均部分である。これは、単変量時系列モデリングおよび短期予測のためのBox-Jenkins手法の基礎となる枠組みである。
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出典
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗
- Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387953519
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/arma-model
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- 自己回帰和分移動平均モデル (ARIMA Model)計量経済学↔ compare
- 自己回帰モデル（AR）計量経済学↔ compare
- 移動平均 (MA) モデル計量経済学↔ compare
- SARIMAモデル計量経済学↔ compare
- ベクトル自己回帰 (VAR)計量経済学↔ compare
この手法を参照する項目
自己回帰和分移動平均モデル (ARIMA Model)自己回帰モデル（AR）ベイズ autoregressive (AR) モデルベイジアンARMAモデルフーリエARモデルフーリエARMAモデル移動平均 (MA) モデル非線形自己回帰（NAR）モデル非線形ARMAモデル (NARMA)非線形移動平均（NMA）モデルパネルARMAモデルQuantile-on-Quantile (QQ) 回帰ロバストARモデルロバストARMAモデルロバスト移動平均 (MA) モデルSARIMAモデル構造的ベクトル自己回帰 (SVAR)時変パラメータARMAモデル (TVP-ARMA)時変パラメータMAモデルベクトル自己回帰 (VAR)