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:

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
    
AR(2) -0.620726 0.112219 -5.531383 0.0000
MA(1) 0.563390 0.078206 7.203913 0.0000
MA(2) 0.889271 0.047088 18.88529 0.0000

R:

     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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关键词：EVIEWS arma模型 Views Eview ARMA EVIEWS 模型 ARMA 参数估计

ols vs mle?

Use "?arima" and read the doc in detail.

Good luck.

And you can try the "Stata", when you use the same methods of estimation, there are some computational difference as well.

Thank you all ,i'll try..

想问的是，你的p，q怎么确定的？

5# cescelia

p、q一般是通过寻找对应的最小的AIC\BIC

很正常，用的参数估计算法不一样，当然结果不一样

1# cowonline
你好，我想问下用eviews做出运行结果后得到ma（q）项的系数，那可以白噪声的方差是多少吗？是std.error那项吗？

一样，兄弟，我也遇到这样的问题 困惑中………………

我觉得这个得看下源程序
不知道是不是默认的初值不同所造成的（在优化的时候，如果目标函数存在多个局部最优解的话，不同的初值会产生不同结果；你可以试着把ARMA程序编出来，然后采用模拟退火算法对目标似然函数进行优化，比较一下结果看看~）
最后，不同的软件，它们的最大似然函数值是一样的么~