是否有一个python包（statsmodels / scipy / pandas / etc ...），其功能用于估计python中具有自回归错误的线性回归模型的系数，例如下面的SAS实现？ http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63348/HTML/default/viewer.htm#etsug_autoreg_sect003.htm
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statsmodels http://www.statsmodels.org/dev/index.html有ARMA，ARIMA和SARIMAX模型，它们采用解释变量来模拟均值。这对应于线性模型y = X b + e，其中误差项e遵循ARMA或季节性ARMA过程。当移动平均项没有滞后时，AR错误是一种特殊情况。
statsmodels也有一个自回归AR类，但不允许使用解释变量。
在这些时间序列模型中，预测是一种条件预测，它将历史考虑在内以进行预测。
statsmodels还有一个GLSAR类，它是一个线性模型，可以消除自相关AR残差的影响。这使用可行的广义最小二乘估计，并且只能预测无条件项X b。