移動平均モデル（ＭＡモデル：Moving Average）は、Ｙtをt期の分析対象系列値（売上等）とし、ｅtはt期、ｅt-1はt-1期の誤差、cはパラメータとするとt期の関係は次式で表される。
【Ｙt ＝ ｅt - c1・ｅt-1 - c2・ｅt-2 + … 】
この考え方の基本は「将来のＹは過去の誤差によって説明されるとすることである」。将来の予測値は過去の予測値と実績値との誤差により決まるとは、例えば、今月の売上量が本来売上げる量より多かったら、来月は売上量が減る現象をモデル化するものである。
ＭＡ（１）と表示するモデルは、Yは１期過去の誤差により説明される（Ｙt＝ｅt-c1・ｅt-1）とするものである。
ＭＡ（２）と表示するモデルは、Yは２期過去までの誤差により説明される（Ｙt＝ｅt-c1・ｅt-1-c2・ｅt-2）とするものである。