Динамический факторный анализ и модель пространства состояний

Пакет MARSS в R предлагает функцию для динамического факторного анализа. В этом пакете динамическая факторная модель написана как особая форма модели пространства состояний, и они предполагают, что общие тенденции следуют процессу AR (1). Поскольку я не очень знаком с этими двумя методами, я задаю два вопроса:

Является ли динамический факторный анализ специальной формой модели пространства состояний? В чем разница между этими двумя методами?

Кроме того, динамический факторный анализ не обязательно принимает общие тенденции как процесс AR (1). Есть ли пакет, который допускает общие тенденции как сезонный ARIMA (или какой-то другой) процесс?

Я не видел ваш вопрос раньше.

Да, динамический факторный анализ можно рассматривать как частный случай модели пространства состояний. Это делает наблюдения зависимыми от небольшого размерного вектора состояния (маленького относительно размерности вектора наблюдения). Так что это та же идея, что и в обычном факторном анализе, плюс зависимость от времени.

«Факторы» могут иметь любую динамику времени. Несколько пакетов R, если вы используете R, позволят вам указать общую модель динамического факторного анализа, включая, например, dlmили KFAS.