假设用来度量动态系统的输入水平。例如，可以是馈入化学过程中某种成分的浓度。假定的水平影响系统输出的水平，比如，可以是化工过程的产出。由于系统的惯性，从一种水平变化到另一种水平时，并不是立刻影响到输出，而是引起的滞后的响应，在一个新的水平上达到均衡。描述这种变化的模型称为转移模型或转移函数模型或传递函数模型。这类模型不仅能描述工业过程的特性，而且也能用于经济和商业系统。转移模型可以用来表示经常遇到的动态模型，且参数的使用是简约的。

转移模型，在时间序列中是转移函数模型的简称，指具有下列形式的模型：

式中为一个常数；为输出序列；为输入序列；为扰动序列。

是关于向后推移算子（backshift operator）（使得）的一个多项式。常见的假设是一个零均值平稳过程，与输入序列不相关。若进一步假定是一个平稳过程，则输出过程也是一个平稳过程。若建模的数据是非平稳的，可在拟合之前进行差分以得到平稳的数据，此时，输入和输出序列都是零均值的，这意味着可以取为0。

转移函数模型是一种带输入变量的ARIMA模型，实际上就是将时间序列分析和回归分析结合在一起对序列进行预测。与普通ARIMA模型建模步骤不同的是：①通过计算输出变量和输入变量的互相关系数来判定转移函数的性质。②在计算互相关系数前需对输入变量进行“预白噪声化”（prewhitening）处理。③在模型的诊断时，需同时检查残差的自相关以及残差与输入变量的互相关。