pythonで「計量時系列分析」を読む2 ARMA過程 - Qiita

時系列分析で有名な「計量時系列分析」をpythonで実装しながら読み進めていきます。 汚いコードですが自主学習・記録が目的ですのでご了承ください。 様々な人がより分かりやすい記事を書いていますのでそちらをご覧ください。 そして、本格的に勉強したい方・細かい内容を知りたい方はぜひ参考書を手に取って勉強してください。 また、何か問題があればご連絡いただければと思います。 次の本を扱います。 参考書 前回 時系列分析の基礎概念 ARMA過程の性質 MA過程 移動平均(MA)過程は、ホワイトノイズの線形和で表される。1次MA過程(MA(1)過程)は、 $$ y_t=\mu+\varepsilon_t+\theta_1\varepsilon_{t-1},\ \varepsilon_t\sim W.N.(\sigma^2) $$ で定義され、$y_t$がMA(1)に従うことは$y_t\sim MA(1