ARIMA
AR, MAとは
AR:
t期前からの(自分の系列の)値を一次結合？で回帰式をとる ar: auto-regressive
MA: (Moving Average) ノイズが過去何期分かが、一次結合でのってますよ。
移動平均というのが、株価の移動平均の意識が強すぎて、頭に入らなかったのだけど、
基本的には名称付けのミス。錯乱項の加重平均と言えなくもない？単純平均ではない。
t期前からのnoiseの一次結合で回帰式に入れる。
MA(3)なら、3期前, 2期前,1期前のnoiseが、今期のデータに入る。 1期前のデータには、4期前,3期前,2期前のnoiseが。
過去３期分の加重移動平均が今期にかかるので、こうなる。
ノイズが最初から累積（塁和？）されるのは、ランダムウォーク。
I: 定常でないデータで差分を取る
where an Initial differencing step
AR, MAの特徴
AR
前の期のデータを取り込むので、当然、その期分の相関は高い（だろう).
自己相関が徐々に減少する形。
MA
移動平均を使うと、同じ値が設定した期間の分、入るので、相関が高まる。
自己相関は期を過ぎると、急激に減少。だが、偏自己相関は絶対値として影響が残る。
AR と MAは独立してるので合わせる。そして、integrated、差分を入れてるので、 ARIMA
隼本からAR,MAの自己相関のパターンの違いの説明がある.(上記もその説明を読んだもの) https://gyazo.com/e560e795810237758dfc1f0229ccb17f
X12-ARIMA