我有一个面板数据集，可以说1000次观察，所以
i=1,2,...,1000。数据集每天运行一个月，因此
t=1,2,...,31.
我想估计R中的具体个人：
y_i10=αi+βi∗yi9+γi∗yi8+...+δi∗yi1+ϵit
然后生成接下来21天的密度预测，即产生密度预测
yi11,yi12 etc
我的问题是：
我可以用plm包来做这个吗？我知道如何用plm包估算，但我不知道如何产生预测。
如果我将每个观察视为一个单独的时间序列，并且对每个观察使用arima（9,0,0），然后获得密度预测，会更容易（并且更正确）吗？如果是这样，我怎样才能得到密度预测？
在（2.）中，我如何包含随时间不变的个别特定效果？
非常感谢