问AR(1)项的OLS估计
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Stack Overflow用户

提问于 2012-10-09 18:03:46

回答 1查看 3K关注 0票数 1

由于我无法解释的原因(因为我不能，而不是因为我不想)，在我的办公室使用的进程需要在Eview上运行一些回归。

Eview使用的方程式规范是：

dependent_variable c independent_variable ar(1)

此外，所使用的过程是"NLS和ARMA“。

我不使用Eview，但据我所知，这个方程意味着一个带有常数、一个自变量和一个AR(1)项的OLS回归。我试着在R里运行这个：

result <- lm(df$dependent[2:48] ~ df$independent[1:47] + df$dependent[1:47])

其中df是包含因变量和自变量的data.frame (都包含48个观测值)。

我做得对吗？因为参数估计虽然相似，但在Eview中是不同的。不同到我无法使用它们。

我已经在互联网上彻底搜索了这意味着什么。我读过ARIMA和ARMAX模型，但我不认为是这样。对不起，我对统计学不太了解。顺便说一句，估计ARMAX模型看起来非常复杂，是由ML而不是LS完成的，所以我真的希望不是这样。

编辑:我不得不再次编辑模型索引，因为我又把它们搞砸了。

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2012-10-09 18:08:24

您需要arima函数，请参阅?arima

有一些数据的示例

y <- lh  # lh is Luteinizing Hormone in Blood Samples in datasets package (Base)
set.seed(001)
x <- rnorm(length(y), 100, 10)
arima(y, order = c(1,0,0), xreg=x)

Call:
arima(x = y, order = c(1, 0, 0), xreg = x)

Coefficients:
         ar1  intercept       x
      0.5810     1.8821  0.0053
s.e.  0.1153     0.6991  0.0068

sigma^2 estimated as 0.195:  log likelihood = -29.08,  aic = 66.16

请参阅?arima查找有关其参数的帮助。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/12805793

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