Un modèle autoregréssif (AR) met en relation une variable temporelle avec son passé, donc des modèle du type : X(t)=aX(t-1)+bX(t-2)+...+e(t) avec e(t) un bruit blanc.
un modèle à moyenne mobile (MA pour moving average) dit qu'une variable X dépend des bruits blancs passés, donc du type : X(t)=a.e(t)+b.e(t-1)...
C'est juste des modélisations différentes. Quand tu analyse un processus (le PIB, le chômage...), tu peux regarder la forme des autocorrelations et les autocorrelations partielles afin de déterminer si ton processus suit un AR, un MA ou un ARMA. Bon, c'est plutôt sommaire ce que j'ai dit mais c'est pour t'expliquer qu'en gros, certain processus sont mieux modélisés par des AR et d'autres par des MA.
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L'argent, cäy le mal