arma，arma模型ar模型ma模型有什么本质上的区别

ar模型是建立当前值和历史值之间的联系，ma模型是计算ar部分的误差的累计，arma是两者的和。

armax模型是用于预测误差估计的，而arma模型是自回归移动平均模型

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这个很简单啊，要看你做的什么模型。一般而言就是简单的线性回归，你直接用Eviews或者SPSS软件就可以出来的。

搜一下：计量经济学中ARMA的自相关函数怎么计算

ARMA模型(auto regressive moving average model)自回归滑动平均模型，模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法，适用于很大一类实际问题。它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较优良的谱分辨率性能，但其参数估算比较繁琐。ARMA模型参数估计的方法很多：如果模型的输入序列许多谱估计中，仅能得到模型的输出序列

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 ARMA模型三种基本形式 　　1.自回归模型（AR：Auto-regressive）； 　　如果时间序列yt满足 　　其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足： 　　E(εt) = 0　　 　　则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。 　　自回归模型的平稳条件： 　　滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。 　　2.移动平均模型（MA：Moving-Average） 　　如果时间序列yt满足 　　则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型； 　　移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。 　　3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average） 如果时间序列yt满足： 　　则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。 　　　或者记为φ(B)yt = θ(B)εt

从发动机里引出来一根曲轴带动涡轮（可以想象成一个强效电风扇）往汽缸里鼓风。使燃油燃烧更充分从而增加动力减小油耗。

机械增压器压缩机的驱动力来自引擎曲轴，一般都是利用皮带连接曲轴皮带轮，间接将曲轴运转的扭力带动增压器，达到增压目的。依构造不同，机械增压会经出现过许多种类，包括叶片式(Vane)、鲁氏(Roots)、温克尔(Wankle)等型式，而活塞运动最早也被认为是一种机械增压，时至今日，则以鲁氏增压器最被广泛使用，更是改装的大热门。鲁氏增压器有双叶与三叶转子两种型式，目前以双叶转子较普遍，其构造是在椭圆形的壳体中装两个茧形的转子，转子之间保有极小的间隙而不直接相连，藉由螺旋齿轮连动，其中一个转子的转轴与驱动的皮带轮连结，转子转轴的皮带轮上装有电磁离合器，在不需要增压时即放开离合器以停止增压,离合器则由计算机控制以达到省油的目的。机械增压的特征，除了在低转速便可获得增压外，增压的动力输出也与曲轴转速成一定的比例，即机械增压引擎的油门反应随着转速的提高，动力输出随之增强，因此机械增压引擎的操作感觉与自然气极为相似，却能拥有较大的马力与扭力。 涡轮增压则是利用引擎的废气排放来驱动压缩机。最早的增压器全部都是机械增压，在刚发明时被称超级增压器(Supercharge)，后来涡轮增压发明之后为了区隔两者。

arima（p,d,q）模型是arma（p,q）模型的扩展 arma谱估计 线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归----滑动平均模型（autoregression----moving average,arma ）。 ：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个arma随机过程的功率谱密度精确逼近。 ？？arma模型定义若离散随机过程 式中i=1,2,…p;j=1,2,…q;e（n）是一离散白噪声，则称 系数和分别称为自回归（ar）参数和滑动平均（ma）参数，而p和q分别叫做ar阶数和ma阶数。 显然，arma模型描述的是一个时不变的线性系统。 ？？具有ar阶数p和ma阶数q的arma过程常记作用arma（p,q）。 arima模型，差分自回归滑动平均模型（滑动也译作移动），又称求合自回归滑动平均模型，时间序列预测分析方法之一。 arima（p,d,q）中，ar是自回归，p为自回归项数； ma为滑动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。

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armax模型是用于预测误差估计的，而arma模型是自回归移动平均模型

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