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説明できない理由により (説明したくないからではなく、説明できないからです)、私のオフィスで使用されるプロセスでは、Eviews でいくつかの回帰を実行する必要があります。

Eviews で使用される方程式の仕様は次のとおりです。

dependent_variable c independent_variable ar(1)

さらに、使用されるプロセスは「NLSとARMA」です。

私は Eviews を使用しませんが、私が理解しているように、その方程式は、定数、1 つの独立変数、および AR(1) 項を使用した OLS 回帰を意味します。これをRで実行してみました：

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

df は、従属変数と独立変数 (両方とも 48 観測にまたがる) を含む data.frame です。

私はそれを正しくやっていますか？パラメーターの推定値は似ていますが、Eview では異なるためです。私はそれらを使用できないほど十分に異なります。

これが何を意味するのか、インターネットで徹底的に検索しました。ARIMA および ARMAX モデルについて調べましたが、これだけではないと思います。申し訳ありませんが、私は統計にそれほど詳しくありません。ところで、ARMAX モデルの推定は非常に複雑に見え、LS ではなく ML によって行われます。

編集: モデル インデックスを台無しにしてしまったので、再度編集する必要がありました。

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arima関数が必要です。?arima

いくつかのデータの例

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

?arimaその引数については、ヘルプを参照してください。

于 2012-10-09T18:08:24.803 に答える