library(dLagM)
library(dynlm)

rm(list=ls())

sample1<-("http://kanggc.iptime.org/book/data/ar.txt")
sample1_dat<-read.delim(sample1,header=T)
sample1.ts<-ts(sample1_dat, start=c(1995,1), end=c(2001,1), frequency=4)

cons<-sample1.ts[,1]
gdp<-sample1.ts[,2]

lgdp1<-gdp[4:24]
lgdp2<-gdp[3:23]
lgdp3<-gdp[2:22]
lgdp4<-gdp[1:21]

summary(dynlm(cons~L(gdp, 0:4)))

z1<-gdp[5:25]+lgdp1+lgdp2+lgdp3+lgdp4
z2<-lgdp1+2*lgdp2+3*lgdp3+4*lgdp4
z3<-lgdp1+4*lgdp2+9*lgdp3+16*lgdp4

(summary(lm.res<-lm(cons[5:25]~z1+z2+z3)))

beta0<-lm.res$coeff[2]
beta1<-lm.res$coeff[2]+lm.res$coeff[3]+lm.res$coeff[4]
beta2<-lm.res$coeff[2]+2*lm.res$coeff[3]+4*lm.res$coeff[4]
beta3<-lm.res$coeff[2]+3*lm.res$coeff[3]+9*lm.res$coeff[4]
beta4<-lm.res$coeff[2]+4*lm.res$coeff[3]+16*lm.res$coeff[4]

(coeff_fdl<-rbind(lm.res$coeff[1],beta0, beta1, beta2, beta3, beta4))

almon.res<-polyDlm(x = sample1_dat$gdp,y = sample1_dat$consume, q=4, k=2, show.beta=T)
summary(almon.res)