Інтервали довіри для різниці в часових рядах

У мене є стохастична модель, яка використовується для імітації часових рядів певного процесу. Мене цікавить ефект зміни одного параметра на конкретне значення і хочу показати різницю між тимчасовим рядом (скажімо, модель A і модель B) і якимось довірчим інтервалом на основі моделювання.

Я просто запускав купу моделей з моделі A і купу з моделі B, а потім віднімаю медіани в кожній точці часу, щоб знайти середню різницю протягом часу. Я використовував той самий підхід, щоб знайти 2,5 і 97,5 квантових значень. Це здається дуже консервативним підходом, оскільки я не розглядаю кожен часовий ряд спільно (наприклад, кожен момент вважається незалежним від усіх інших у попередній та майбутній час).

Чи є кращий спосіб зробити це?

$X_t$$Y_t$$t=1,2,...,T$$S$$(\{X_t^s\}_{t=1}^T, \{Y_t^s\}_{t=1}^T)$$s = 1,2,...,S$

$$\begin{align}\Delta M = \text{median}(X_1^1-Y_1^1, X_2^1-Y_2^1,...,X_T^1-Y_T^1, X_1^2-Y_1^2,...,X_T^S-Y_T^S),\end{align}$$ $$\begin{align}\Delta M(t) = \text{median}( X_t^1-Y_t^1, X_t^2-Y_t^2, ..., X_t^S-Y_t^S),\end{align}$$ $\Delta M(t)$$\Delta M$$S$$\Delta M(t)$$t$