r 中具有面板数据的自回归模型

Question

我有以下数据集 dt

Y     date       segment
 10   2019-11-11    1
 12   2019-11-12    1
 9    2019-11-13    1
 ...
 ..
 14   2019-12-15    5
 12   2019-12-16    5
 10   2019-12-17    5

我想建立一个自回归模型，这样

 Y(segment, dat)_{t} = beta1*Y(segment,dat)_{t-1} + beta2*Y(segment,dat)_{t-2}...

虽然我只需要处理一个片段，但我会这样做：

library(dynlm)
Y <- dt$Y
AR2 <- dynlm(ts(Y) ~ L(ts(Y)) + L(ts(Y), 2) )

我不知道如何同时处理多个片段

Answer 1

最简单的方法是像这样使用lm()：

library(tidyverse)
dt <- tibble(
  Y = sample(1:50, 200, replace=TRUE),
  date = rep(seq(as.Date("2019-11-11"), by="1 day", length=40),5),
  segment = rep(1:5, rep(40, 5))
)

dt <- dt %>%
  arrange(segment, date) %>%
  group_by(segment) %>%
  mutate(
    Y1 = dplyr::lag(Y,1),
    Y2 = dplyr::lag(Y,2)
  ) %>%
  ungroup()

fit <- lm(Y ~ Y1 + Y2, data=dt)

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 8 月 27 日创建}