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请问为何R和eViews做出的ARMA模型参数估计相差如此之大

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我是一个R的初学者，以前一直用eViews，所以目前做些计量方面的题目都是两遍都做一遍。最近在做时序的题目，发现eViews5.0和R2.6.1估计同样一个序列的同样一个ARMA模型，差别大得让人不能理解，e.g.样本容量为60，平 ...

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我是一个R的初学者，以前一直用eViews，所以目前做些计量方面的题目都是两遍都做一遍。最近在做时序的题目，发现eViews 5.0和 R 2.6.1估计同样一个序列的同样一个ARMA模型，差别大得让人不能理解，e.g. 样本容量为60，平稳的时间序列数据做一个ar(2) ma(1) ma(2) 模型：

eViews:

VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.

AR(2)-0.6207260.112219-5.5313830.0000
MA(1)0.5633900.0782067.2039130.0000
MA(2)0.8892710.04708818.885290.0000

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
ar2 -0.07967 0.24184 -0.329 0.742
ma1 0.62047 0.12654 4.903 9.42e-07 ***
ma2 0.35177 0.22969 1.532 0.126

R里面是用arma这个函数做的，除了lag和include.intercept以外都是用的默认值

请问一下这是啥原因，谢谢！

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