不幸的是，卡尔曼滤波器方法在计量经济学中是一个相当高级的主题，因此很难找到简单的例子，因为它是一个复杂的主题，需要更深入地了解其背后的数学知识，并且因为它更容易制作教程简单的事情。

但是，在这里您可以找到 Maitra 的一个非常简单的示例，“State Space Model and Kalman Filter for Prediction” in R on Kalman filter for DLM，这是 ARIMA 与外部回归器的概括。

尽管如此，由于您对时间序列预测和估计感兴趣，我建议您查看 Rob Hyndman 教授的 R 中的预测包（应该还有 Python 版本），它允许在状态空间中估计各种时间序列模型形式，也许还有Rob J Hyndman 和 George Athanasopoulos所著的《预测：原则与实践》一书。