Разница между AR и MA-моделями временных рядов заключается в том, как они используют прошлые значения для прогнозирования будущих. 12

AR-модель (авторегрессионная) предполагает, что текущее значение ряда зависит от его предыдущих значений. 12 Модель подходит для прогнозирования временных рядов, где текущие значения сильно зависят от предыдущих наблюдений. 2 Пример использования — анализ финансовых рынков, с помощью AR-модели можно прогнозировать будущие цены акций на основе их прошлых значений. 1

MA-модель (модель скользящего среднего) использует для прогнозирования будущих значений прошлые значения ошибок — разницу между фактическими значениями ряда и его прогнозируемыми значениями. 1 Модель учитывает случайные колебания и позволяет снизить влияние шумов в данных. 2 MA-модель полезна, когда данные имеют много случайных всплесков, которые не объясняются предыдущими значениями ряда. 2 Пример использования — прогнозирование количества пользователей веб-сайта, например, если предыдущие прогнозы ошиблись на определённый процент, можно использовать эту информацию в модели прогнозирования для улучшения точности прогноза. 1