Модель скользящего среднего

[skill]

Доброе утро, уважаемые форумчане!
Помогите разобраться с моделью скользящего среднего МА(2):

$Y_t=\mu-\omega_1\xi_{t-1}-\omega_2\xi_{t-2}+\xi_t$

где
$\mu$ - постоянная средняя процесса,
$\omega_1, \omega_2$ - оцениваемые коэффициенты,
$\xi_t$ - ошибки в предыдущие моменты времени.

$\mu, \omega_1, \omega_2$ вычисляются с помощью МНК.

Поскольку для момента времени $t-1$ оптимальной величиной ошибки является та, среднее значение которой равняется 0, и наилучшие оценки значений ошибок в текущей и предыдущей периоды времени - это соответствующие остатки $e$, то прогноз на период $t$ будет следующим

$\hat{Y}_t=\hat{\mu}-\hat{\omega}_1e_{t-1}-\hat{\omega}_2e_{t-2}$

где остатки

$e_t=Y_t-\hat{Y}_t$
т.е. начальное значение вычет прогноз по модели.

Вопрос таков: откуда взять остатки $e_t$, если у нас прогноз еще не известен? Или сначала для моментов времени $t=1, t=2$ прогноз вычисляется с ошибками $\xi_1, \xi_2$, а не с остатками? Если так, то по какой формуле вычисляются ошибки $\xi_1, \xi_2$?