Moving Average (MA) (skripsi dan tesis)

Model lain dari model ARIMA adalah moving average yang
dinotasikan dalam MA (q) atau ARIMA (0,0,q) yang ditulis dalam
persamaan berikut :
Ž t = at – θ1 at-1 - θ2 at-2 - - ... - θq at-q
Sumber: Box-Jenkins, 2008
Keterangan:
θq = parameter Moving Average
et = White noise / error atau unit residual
e t-1 - e t-2 - e t-3 - ... - e t-q = selisih nilai aktual dengan nilai prakiraan
Persamaan diatas menunjukkan bahwa nilai Žt tergantung nilai
error sebelumnya dari pada nilai variabel itu sendiri. Untuk melakukan
pendekatan antara proses autoregressive dan moving average diperlukan
pengukuran autokorelasi antara nilai berturut-turut dari Žt sedangkan model
moving average mengukur autokorelasi antara nilai error atau residual.
Contoh untuk model moving average apabila nilai q= 2, θ 1 = 0.5 dan θ 2 =
-0.25, model prakiraan q = 2 atau MA untuk Žt adalah Žt = 0.5e t-1 – 0.25 at-2
dimana at adalah nilai acak yang tidak dapat diprediksi oleh model.