移動平均モデル
移動平均モデルはFIRであるため、時刻 t {\displaystyle t} のホワイトノイズは有限の期間のみ ( t {\displaystyle t} ~ t + q {\displaystyle t+q} ) に影響を与える。これはIIRである自己回帰モデルと対照的である。
MAモデルの係数の推定は、ラグ付きの誤差項が観測できないためARモデルの場合よりも複雑である。そのため線形最小二乗法の代わりに、繰り返し計算による非線形カーブフィッティングが必要となる。
MA(q)プロセスの自己相関関数(ACF)は、ラグq + 1以上で0となる。したがって、サンプルの自己相関関数を調べ、それを超えるすべてのラグでゼロと有意に異なるようになるラグを確認することで、推定に適した最大ラグを決定する。
ACFと偏自己相関関数(PACF)から、MAモデルがより適切なモデルの選択であると示唆される場合もあり、ARとMAの両方の項を同じモデルで使用するよう示唆されることもある。