Análise dinâmica de fatores versus modelo de espaço de estado

O pacote MARSS em R oferece função para análise dinâmica de fatores. Neste pacote, o modelo de fator dinâmico é escrito como uma forma especial de modelo de espaço de estado e eles assumem que as tendências comuns seguem o processo AR (1). Como não estou muito familiarizado com esses dois métodos, venho com duas perguntas:

A Análise Fator Dinâmica é uma forma especial de Modelo de Espaço de Estado? Qual é a diferença entre esses dois métodos?

Além disso, a Análise Fatorial Dinâmica não assume, necessariamente, as tendências comuns como processo AR (1). Existe algum pacote que permita as tendências comuns como processo sazonal ARIMA (ou algum outro)?

Eu não vi sua pergunta antes.

Sim, a análise fatorial dinâmica pode ser vista como um caso particular do modelo de espaço de estado. Torna as observações dependentes de um pequeno vetor de estado dimensional (pequeno em relação à dimensão do vetor de observação). Portanto, é a mesma ideia que na análise fatorial comum, mais a dependência de tempo.

Os "fatores" podem ter qualquer dinâmica de tempo. Vários pacotes R, se você usar R, permitirão especificar um modelo geral de análise de fator dinâmico, incluindo por exemplo dlmou KFAS.