如何给序列拟合一个均值方程

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          一个二元的收益率序列，如果该序列不存在序列相关性，在给序列拟合一个均值方程时候，在R中应该用哪个函数进行估计？例如：二元序列rt，rt1=0.101+at1，rt2=0.002+at2。这个二元的均值方程前面的系数是如何估计出来的，R里面哪个函数可以拟合这样的模型？

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关键词：均值方程 收益率序列 序列相关性 序列相关 不存在 如何

你的意思是不是要进行分位数回归？？？

话说，做分位数回归——
summary(object, se = NULL, covariance=FALSE, hs = TRUE, ...)
其中主要参数有：
# object: 分位数回归对象，根据rq()函数等得到的结果。
# se: 用于计算参数估计值标准差的方法，可以选取的值包括：
- rank: 根据Koenker(1994)的秩检验得到标准差的估计值。默认情况下假定残差是服从独立同分布。如果补充另一个参数iid=FALSE，则采用Machado(1999)的方法计算标准差（参数的写法：se=”rank”, iid=FALSE）。
- iid: （这个与上面提到的iid=FALSE不同，这里是参数se的一个取值，而上面的iid是一个逻辑参数）假定残差服从独立同分布，并按照KB（1978）的方法计算残差。
- nid: 用sparsity算法计算的参数估计值标准差。
- ker: 用Powell(1990)的核密度估计方法得到标准差。
- boot: 采用bootstrap自助抽样的方法计算标准差。
- 默认情况下，se=NULL且convariance=FALSE，标准差的默认算法是se=”rank”；其他情况下，se默认值为”nid”。
# covariance: 逻辑参数，是否返回参数估计量的协方差矩阵。

DM小菜鸟 发表于 2015-1-8 20:36
话说，做分位数回归——
summary(object, se = NULL, covariance=FALSE, hs = TRUE, ...)
其中主要参数有 ...

你好，请问怎么做出这个结果呢？
　（二）ＢＥＫＫ－ＧＡＲＣＨ 模型估计结果及检验
利用极大似然估计方法分别对四个原油市场收
益率序列的均值方程，以及两两市场之间的方差方
程进行估计，其中均值方程的拟合结果见表３，方差
方程的拟合结果见表４。
表３ 均值方程估计结果
大庆 迪拜 中质 布伦特
μ
０．０００３６
［０．７７９４７］
０．０００４４
［１．０４３８８］
０．０００３５５
［０．６９８６３５］
０．０００４０４
［０．８７４３６８］
β１
－０．０４５９９＊＊
［－２．２３４３９］
－０．０３４９０＊
［－１．６９５０］
－０．００３６６
［－０．１７８０９８］
０．０２６６３３
［１．２９５４９］
β２
０．０７２９５＊＊＊
［３．５４９８０］
０．０５４１３＊＊＊
［２．６３１４２］
－０．０１３１５
［－０．６３９４４］
０．００６６０１
［０．３２０９９４］
β３
０．０３３４５２
［１．６２５６５］
０．００１３８７
［０．０６７４］
０．０３６１４７＊
［１．７５６８３］
－０．０１１７５５
［－０．５７１９８］