具有如下结构的模型称为q阶移动平均（moving average）模型，简记为MA（q）：
{ x t = μ + ϵ t − θ 1 ϵ t − 1 − θ 2 ϵ t − 2 − ⋯ − θ q ϵ t − q θ q ≠ 0 E ( ϵ t ) = 0 , V a r ( ϵ t ) = σ ϵ 2 , E ( ϵ t ϵ s ) = 0 , s ≠ 0 \begin{cases} x_t=\mu+\epsilon_t-\theta_1\epsilon_{t-1}-\theta_2\epsilon_{t-2}-\cdots-\theta_q\epsilon_{t-q}\\ \theta_q\neq0\\ E(\epsilon_t)=0,Var(\epsilon_t)=\sigma_{\epsilon}^2,E(\epsilon_t\epsilon_s)=0,s\neq0 \end{cases} ⎩⎪⎨⎪⎧xt=μ+ϵt−θ1ϵt−1−θ2ϵt−2−⋯−θqϵt−qθq=0E(ϵt)=0,Var(ϵt)=σϵ2,E(ϵtϵs)=0,s=0
与AR模型类似，这里有两个限制条件：
用过去各个时期的随机干扰或预测误差的线性组合来表达当前预测值。
MA模型和AR大同小异，它并非是历史时序值的线性组合而是历史白噪声的线性组合。与AR最大的不同之处在于，AR模型中历史白噪声的影响是间接影响当前预测值的（通过影响历史时序值）。
当 q < ∞ q<\infty q<∞时，MA（q）模型具有常数均值
E x t = E ( μ + ϵ t − θ 1 ϵ t − 1 − θ 2 ϵ t − 2 − ⋯ − θ q ϵ t − q ) = μ Ex_t=E(\mu+\epsilon_t-\theta_1\epsilon_{t-1}-\theta_2\epsilon_{t-2}-\cdots-\theta_q\epsilon_{t-q})=\mu Ext=E(μ+ϵt−θ1ϵt−1−θ
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