Serie de tiempo de la regresión estimación ML

Question

Tengo un modelo de regresión lineal con algunos errores correlacionados: $Y_t=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\epsilon_t$ donde $\epsilon_t$ es un AR(1), es decir, $\epsilon_t=\phi\epsilon_{t-1}+\nu_t$ $\nu_t$ como ruido blanco términos. Quiero obtener el conjunto máximo de estimaciones de probabilidad de $\beta_j$'s $j=0,1,2$ $\phi$ así como el residual error estándar, es decir, $\sigma$ para el ruido blanco de plazo. Supongo que se puede hacer con una serie de tiempo del paquete en R, tal vez el pronóstico del paquete. Pero no estoy seguro exactamente de cómo escribir el código. Mi primera conjetura es algo como esto:

library(forecast)   
Arima(dat[,c("Y")],order=c(1,0,0),xreg=dat[,c("X1","X2")],
      include.drift=TRUE,method=c("ML"))

Por favor, hágamelo saber si hay algún paquete disponible para esto. Gracias.

Answer 1

Usted no necesita la forecast paquete. El arima() comando de la stats paquete de hacerlo:

fit <- arima(dat[,"Y"],order=c(1,0,0),xreg=dat[,c("X1","X2")],method="ML")

Pero si usted también desea hacer algunos pronósticos, el forecast paquete hace que sea más fácil. En ese caso, el uso de

fit <- Arima(dat[,"Y"],order=c(1,0,0),xreg=dat[,c("X1","X2")],method="ML")