Regression modelEconometrics / time series
แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA)
แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อันดับ q — เขียนแทนด้วย MA(q) — แสดงค่าปัจจุบันของอนุกรมเวลาเป็นการรวมเชิงเส้นของความเคลื่อนไหวสุ่ม (นวัตกรรม) ปัจจุบันและในอดีต ซึ่งแตกต่างจากแบบจำลอง AR ที่ใช้ค่าที่ล่าช้าของอนุกรมเอง แบบจำลอง MA จะใช้พจน์ความคลาดเคลื่อนที่ล่าช้า ทำให้เหมาะสมสำหรับการจับการรบกวนที่มีอายุสั้นซึ่งจะสลายไปภายใน q ช่วงเวลา
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0130607744
- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Moving Average Time Series Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/moving-average-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง ARMA (Autoregressive Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองออโตเรเกรสซีฟ (AR)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง SARIMAเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)แบบจำลอง ARMA (Autoregressive Moving Average)แบบจำลองออโตเรเกรสซีฟ (AR)แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเบย์ (Bayesian Moving Average: MA)แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทนทาน (Robust Moving Average - MA Model)แบบจำลอง SARIMAแบบจำลอง MA ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างแบบจำลอง MA ที่พารามิเตอร์แปรผันตามเวลา