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由于我无法解释的原因（因为我不能，不是因为我不想），我办公室使用的流程需要在 Eviews 上运行一些回归。

Eviews 上使用的方程规范是：

dependent_variable c independent_variable ar(1)

此外，使用的过程是“NLS 和 ARMA”。

我不使用 Eviews，但据我了解，该方程表示具有常数、一个自变量和 AR(1) 项的 OLS 回归。我尝试在 R 中运行它：

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（均跨越 48 个观测值）的 data.frame。

我做对了吗？因为参数估计虽然相似，但在 Eviews 中是不同的。足够不同，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。我已经阅读了 ARIMA 和 ARMAX 模型，但我认为不是这样。对不起，我对统计知识并不了解。顺便说一句，估计 ARMAX 模型似乎非常复杂，并且是由 ML 完成的，而不是 LS，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。

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您需要arima功能，请参阅?arima

一些数据的例子

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以查找有关其论点的帮助。

于 2012-10-09T18:08:24.803 回答