带有 AR 错误的线性回归模型 python

Question

是否有一个 python 包（statsmodels/scipy/pandas/etc...）具有用于在 python 中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的 SAS 实现？http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63348/HTML/default/viewer.htm#etsug_autoreg_sect003.htm

Answer 1

statsmodels http://www.statsmodels.org/dev/index.html有 ARMA、ARIMA 和 SARIMAX 模型，这些模型采用解释变量来模拟均值。这对应于线性模型 ，y = X b + e其中误差项 e 遵循 ARMA 或季节性 ARMA 过程。当移动平均项没有滞后时，AR 误差是一种特殊情况。

statsmodels 也有一个自回归 AR 类，但它不允许解释变量。

在这些时间序列模型中，预测是一种条件预测，它考虑了历史进行预测。

statsmodels 也有一个 GLSAR 类，它是一个线性模型，可以消除自相关 AR 残差的影响。这使用了可行的广义最小二乘估计并且只能预测无条件项X b。

http://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARMA.html#statsmodels.tsa.arima_model.ARMA

http://www.statsmodels.org/dev/statespace.html#seasonal-autoregressive-integrated-moving-average-with-exogenous-regressors-sarimax