上記は二つとも期待値、γ0,1,kがすべてひとしくなる そこで MAがAR(∞)に書き直せるようなMA過程を選ぼう という点が反転可能性である 反転可能の時攪乱項が過去のytを使った関数として表現できるので、予測誤差として解釈できる そのため本源的な攪乱項とよんだりする パラメータ推定に便利 これもMA特性方程式の解が1より大きいとき反転可能となる MA(1)がAR(∞)となることの説明 εt =-Θεt-1 + yt =(-Θ)^m εt-m + Σ(k=0,m-1)(-Θ)^kyt-k 反転可能の条件は特性方程式より|Θ|<1より Σ(k=0,∞)(-Θ)^kyt-kのみが残る ちょっとわからないけどAR(∞)でytに書き換えられる