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。

ARIMA(0,2,2) Coefficients: ma1 ma2 -0.0596 -0.6345 s.e. 0.1976 0.1750写出它的表达式

ARIMA(0,2,2)的模型表达式为：

Y(t) - 2Y(t-1) + Y(t-2) = a(t) - 0.0596 * b(t-1) - 0.6345 * b(t-2)

其中，Y(t)表示时间t的观测值，a(t)为时间t的噪声项，b(t)为时间t的白噪声项，ma1和ma2分别为自回归平均移动项的系数。根据所给的系数，可知ARIMA(0,2,2)模型中只有移动平均项，没有自回归项。