私は2年半以上の毎日の売上データを含む時系列に取り組んでいます。このプロジェクトの目的は、季節性と傾向を考慮しながら、マーケティング支出が売上に与える影響を見積もることです。StatsmodelsパッケージのUnobserved Componentsでどのように係数が推定されますか？
私はUnobserved Componentsをstatsmodelパッケージから使用する予定でした。私の質問は、季節性、傾向およびサイクル成分とともに外生的要因の係数が推定されるか、または季節性、傾向およびサイクルを差し引いた外因性因子が残差で推定されるかどうかです。
すべてが一緒に推定されます。つまり、他の成分が最初に別々に推定された後、外因性パラメータの係数が残差で推定されることはありません。
（再び、しかし、いずれかの方法を同時に推定コンポーネントおよび係数の全てではなく、連続して有する）外因性のデータに係数を推定するには、2つの異なる方法があります（mle_regression=True場合
まず、これがデフォルトです）、外生変数の係数は、（トレンド、季節などの分散項を含むモデルの他のパラメータとともに）最尤により推定され、ベクトルexog.dot(coeffs)が使用されますモデルの切片として。
mle_regression=Falseの場合、係数はカルマンフィルタを介して推定されます。
大きなサンプルでは、これらの2つの方法は同等であり、小さなサンプルでもほぼ同じ見積もりが得られます。