Na análise estatística de séries temporais, modelos auto-regressivos de médias móveis (autoregressive-moving-average ou ARMA, na sigla em inglês) oferecem uma descrição parcimoniosa de um processo estocástico fracamente estacionário em termos de dois polinômios, um para a auto-regressão e outro para a média móvel. O modelo ARMA geral foi descrito pelo matemático neo-zelandês Peter Whittle em sua tese de 1951, Hypothesis testing in time series analysis, e popularizado pelos estatísticos britânicos George E. P. Box e Gwilym Jenkins em seu livro de 1970.

Dada uma série temporal de dados ${\displaystyle X_{t}}$, o modelo ARMA é uma ferramenta para entender e, talvez, prever valores futuros nesta série. O modelo consiste em duas partes, uma parte auto-regressiva (AR) ou uma parte de média móvel (MA). A parte AR envolve regressar a variável em seus próprios valores defasados, isto é, passados. A parte MA envolve modelar o termo de erro como uma combinação linear de termos de erro que ocorrem contemporaneamente e em vários momentos no passado.

O modelo é geralmente referido como o modelo ARMA(${\displaystyle p,q}$), em que ${\displaystyle p}$ é a ordem da parte auto-regressiva e ${\displaystyle q}$ é a ordem da parte de média móvel.

Modelos ARMA podem ser estimados seguindo a abordagem de Box–Jenkins.