时间序列模型 （六）：平稳时间序列模型 ：自回归AR 、移动平均 MA 、ARMA 模型
这里的平稳是指宽平稳，其特性是序列的统计特性不随时间的平移而变化，即均值和协方差不随时间的平移而变化。自回归模型（Auto Regressive Model）简称 AR 模型，移动平均模型（Moving Average Model）简称 MA 模型，
自回归移动平均模型（Auto Regressive Moving Average Model）简称 ARMA 模型。
下面的 为零均值（即中心化处理的）平稳序列。
一般自回归模型 AR(n)
白噪声序列
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移动平均模型 MA(m)
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自回归移动平均模型
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ARMA 模型的特性
在时间序列的时域分析中，线性差分方程是极为有效的工具。事实上，任何一个 ARMA 模型都是一个线性差分方程。
AR(1)系统的格林函数
格林函数就是描述系统记忆扰动程度的函数。
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后移算子
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由于格林函数就是差分方程解的系数函数，格林函数的意义可概括如下：
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ARMA (2,1)系统的格林函数 的隐式
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逆函数和可逆性
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