ARMA模型（，全称：自回归滑动平均模型）。是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（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。
自回归AR("p")模型.自回归模型描述的是当前值与历史值之间的关系。
移动平均MA("q")模型.移动平均模型描述的是自回归部分的误差累计。Section: