OLS 仅在所有回归量都可观察时才有效，因为它使用设计矩阵来估计模型系数（）。同时，ARIMA 模型规范在移动平均部分包含不可观察的变量（滞后误差）；因此，当移动平均阶数时，OLS 估计器是不可行的。另一方面，可以使用 OLS 估计 AR 模型，这实际上是一种很常见的方法。对于正态分布的误差，它也非常接近最大似然 (ML) 解决方案。（在如何处理 ML 估计中的初始值方面存在细微差别，但除此之外它与 AR 模型的 OLS 一致。）$X$$\beta=(X'X)^{-1}X'y$$q>0$