ARMA 的预测模型中各参数的含义是什么

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请各位好心人帮我解释一下：

Estimation Command:
=====================
LS(DERIV=AA) VALUE C VALUE(-1) AR(2) MA(2)

Estimation Equation:
=====================
VALUE = C(1) + C(2)*VALUE(-1) + [AR(2)=C(3),MA(2)=C(4),BACKCAST=1]

Substituted Coefficients:
=====================
VALUE = 0.06288317717 + 0.8492155739*VALUE(-1) + [AR(2)=-0.1296679755,MA(2)=0.2471595788,BACKCAST=1]

带下划线的部分转化成像“0.06288317717 + 0.8492155739*VALUE(-1) ”这样的代数式是什么啊？

我在做毕业论文，所以很着急，谢谢

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关键词：ARMA 预测模型 RMA ARM coefficients 预测 模型 ARMA 含义 参数

你估计的是自回归移动平均模型，0.06288317717 + 0.8492155739*VALUE(-1)是自回归部分，说明在样本期VALUE的当期值和它的前期值之间平均来说满足的一种代数关系。但是你得误差项的结构较少见，没有出现一阶的，却出现了二阶的，不知道一阶的不显著还是什么原因。最好能结合显著性，多增加AR项，减少MA项的使用。这样模型好解释。实际应用中大多数都是1阶模型。具体的要考虑残差是否为白噪声而确定模型的结构。可看一看EViews的帮助，解释的很清楚。

不会吧   这也要钱    强烈BS

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恩？