自我迴歸模型

Template:Expert Template:NoteTA 自我迴歸模型（Template:Lang-en，簡稱AR模型），是統計上一種處理時間序列的方法，用同一變數例如$x$的之前各期，亦即$x_1$至$x_{t-1}$來預測本期$x_t$的表現，並假設它們為一線性關係。因為這是從迴歸分析中的線性迴歸發展而來，只是不用$x$預測$y$，而是用$x$預測$x$（自己）；因此叫做自我迴歸。

自迴歸模型被廣泛運用在經濟學、資訊學、自然現象的預測上。

定義

$X_t=c+\sum _{i=1}^p{\phi }_i{X}_{t-i}+{\epsilon }_t$

其中：$c$是常數項；${\epsilon }_t$被假設為平均數等於0，標準差等於$\sigma$的隨機誤差值；${\epsilon }_t$被假設為對於任何的$t$都不變。

文字敘述為：$X$的當期值等於一個或數個前期值的線性組合，加常數項，加隨機誤差。

優點與限制

自我迴歸方法的優點是所需資料不多，可用自身變數數列來進行預測。但是這種方法受到一定的限制：

1. 必須具有自我相關，自相關係數（${\phi }_i$）是關鍵。如果自相關係數(R)小於0.5，則不宜採用，否則預測結果極不準確。
2. 自我迴歸只能適用於預測與自身前期相關的經濟現象，即受自身歷史因素影響較大的經濟現象，如礦的開採量，各種自然資源產量等；對於受社會因素影響較大的經濟現象，不宜採用自我迴歸，而應改採可納入其他變數的向量自迴歸模型。

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