Оценка OLS с AR(1) сроком

Question

По причинам, которые я не могу объяснить (потому что я не могу, а не потому, что я не хочу), процесс, используемый в моем офисе, требует запуска некоторых регрессий на Eviews.

Спецификация уравнения, используемая в Eviews:

dependent_variable c independent_variable ar(1)

Кроме того, используется процесс "NLS и ARMA".

Я не использую Eviews, но, насколько я понимаю, это уравнение означает регрессию OLS с константой, одной независимой переменной и членом AR(1). Я попытался запустить это в R:

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

Где df - это data.frame, содержащий зависимые и независимые переменные (оба охватывают 48 наблюдений).

Я делаю это правильно? Потому что оценки параметров, хотя и похожи, в Eviews разные. Достаточно отличается, что я не могу их использовать.

Я тщательно искал в Интернете, что это значит. Я читал о моделях ARIMA и ARMAX, но не думаю, что это так. Извините, но я не очень разбираюсь в статистике. Кстати, оценка моделей ARMAX кажется очень сложной и выполняется ML, а не LS, поэтому я действительно надеюсь, что это не так.

РЕДАКТИРОВАТЬ: мне пришлось снова редактировать модельные индексы, потому что я снова испортил их.

Answer 1

Тебе нужно arima функция, см. ?arima

Пример с некоторыми данными

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

Увидеть ?arima чтобы найти справку о своих аргументах.