r - 动态线性回归，滞后产生 NA 值

Question

当我想同时包含因变量和自变量的滞后时，如何执行 dynlm 回归。

例如以下数据；

a <- 1:10
b <- 5:15
a <- ts(a)
b <- ts(b)

dynlm(a  ~  L(a, 1:3) + L(b, 1:2))

我试图获得的是模型的线性回归，其中 a 取决于其自身的 3 个滞后和 b 的 2 个滞后。但是，我得到 NA 值

我想我没有正确理解 dynlm 的工作原理。谁能给我一些关于出了什么问题的见解？

Answer 1

关于问题中显示的数据，截距和第一滞后给出了完美的预测，因此不需要其他滞后。请注意，这resid(dynlm(...))都是零。