Coefficients: ar1 ma1 sar1 0.9725 -0.4418 -0.4969 s.e. 0.0425 0.1817 0.1262怎么根据这个结果写拟合模型方程

这个结果是一个 ARMA(1,1) 模型。根据该结果，可以写出以下的拟合模型方程：

yt = 0.9725 * yt-1 + et - 0.4418 * et-1 - 0.4969 * et-2

其中，yt 表示时间序列的当前观测值，yt-1 表示前一个观测值，et 表示当前时刻的误差，et-1 和 et-2 分别表示前一个和前两个时刻的误差。

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Coefficients: ar1=0.9725 ma1= -0.4418 sar1= -0.4969 怎么根据这个结果写拟合模型方程

这个结果是一个 ARMA(1,1) 模型。根据该结果，可以写出以下的拟合模型方程：

yt = 0.9725 * yt-1 - 0.4418 * et-1 - 0.4969 * yt-1

其中，yt 表示时间序列的当前观测值，yt-1 表示前一个观测值，et-1 表示前一个时刻的误差。注意，这里的 sar1 应该是 -0.4969 * yt-1，而不是 -0.4969 * et-2，因为这是一个 ARMA(1,1) 模型，只有一个自回归项和一个移动平均项。

Series: xa ARIMA(0,2,2) Coefficients: ma1 ma2 -0.0596 -0.6345 s.e. 0.1976 0.1750表达式为多少

该时间序列的表达式为： $$(1-B)^2 X_t = -0.0596 \varepsilon_{t-1} -0.6345 \varepsilon_{t-2} + \varepsilon_t$$ 其中，$B$ 为向后移动算子，$\varepsilon_t$ 表示白噪声随机误差。$X_t$ 表示原始时间序列。