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使用Dynlm R包进行1步提前预测
我已经使用dynlm包对具有多个自变量的模型进行了拟合，其中一个是因变量的滞后。 假设我对自变量有1步超前预测，如何对因变量有1步超前预测？ 这是一个例子： library(dynlm) y<-arima.sim(model=list(ar=c(.9)),n=10) #Create AR(1) dependant variable A<-rnorm(10) #Create independant variables B<-rnorm(10) C<-rnorm(10) y<-y+.5*A+.2*B-.3*C #Add relationship to independant variables data=cbind(y,A,B,C) #Fit linear model model<-dynlm(y~A+B+C+L(y,1),data=data) #Forecast A<-c(A,rnorm(1)) #Assume we already have 1-step forecasts for A,B,C B<-c(B,rnorm(1)) C<-c(C,rnorm(1)) y=window(y,end=end(y)+c(1,0),extend=TRUE) newdata<-cbind(y,A,B,C) predict(model,newdata) 这是使用dyn包的示例，该示例有效。 library(dyn) #Fit linear model model<-dyn$lm(y~A+B+C+lag(y,-1),data=data) #Forecast predict(model,newdata)the dyn …