应用时间序列分析中，ma（1，2）表示什么

在时间序列分析中，MA(1,2)表示一个移动平均模型，其中包含一个滞后项和两个滞后项的残差。具体来说，MA(1,2)可以表示为：

y_t = c + e_t + θ_1*e_(t-1) + θ_2*e_(t-2)

其中，y_t是第t个时间点的观测值，c是常数，e_t是第t个时间点的误差项，θ_1和θ_2是权重系数，用于表征第t-1个时间点和第t-2个时间点的误差对当前观测值的影响。这个模型假设误差项是白噪声，且具有均值为0和方差为σ^2的常数方差。