Rj=a1R(j-1)+a2R(j-2)。在用AR模型对数据进行建模时，首先需要确定阶数 。确定 的方法有两种：一是利用样本偏自相关系数(pacf) 另一种是利用信息注册函数方法。如果ARMA(p，q)模型的表达式的特征根至少有一个大于等于1，则{y(t)}为积分过程，此时该模型称为自回归秋季移动平均模型（ARIMA）
t期数值由t期以前p期观测值的加权平均数和现期随机扰动所产生的随机过...j=0，1，2，…，pεt是随机扰动项。如果过程是平稳的，则α0不随时间的变化而变化，有E（Xt）=E（Xt-1）=E（Xt2）。
扩展资料
AR模型中特征值均论在单位圆内。可以看出平稳的判定是一种思路，与平稳条件：宽平稳并非严格等价。但这提供了检验平稳性的思路。ARMA等模型的分析与此类似，AR、ARMA的模型要求序列满足平稳特性，但对于拟合残差没有任何约束，基于异方差特性的ARCH等模型就是从这个种子里生出的新芽。
