Чи існує модель коінтеграції для нерегулярно розташованих часових рядів?

16

Мені не зрозуміло, як обчислити коінтеграцію з нерегулярними часовими рядами (в ідеалі, використовуючи тест Йохансена з VECM). Моєю початковою думкою було б регуляризувати ряд та інтерполювати пропущені значення, хоча це може змістити оцінку.

Чи є література на цю тему?

time-series cointegration unevenly-spaced-time-series

— Шейн
джерело

Чи можете ви уточнити, що ви маєте на увазі під нерегулярним? Я спочатку вважав, що у вас дві серії різних дискретних інтервалів часу.

— Енді Ш

1

Так, я маю на увазі два часові ряди з різними випадковими часом прильоту (не регулярно відбираються).

— Шейн

8

Ви можете почати з таких посилань:

Конт (1999) "Дискретна та безперервна коінтеграція у часі", Journal of Econometrics .
Ferstl (2009) "Коінтеграція в дискретному та безперервному часі". Теза.

Цитати Comte також можуть бути корисними.

— Роб Хайндман
джерело

"Цитати Comte також можуть бути корисними." Посилання зараз мертва, яке цитування це було?

— Qbik

4

Хоча це може бути мало корисною, проблема, яку ви мені представляєте, є синонімом проблеми " Зміна підтримки ", що виникає при використанні ареальних одиниць. Хоча ця робота якраз і є основою для того, що ви описуєте як "регларизація та інтерполяція", використовуючи метод, іменований як "крігінг". Я не думаю, що будь-яка з цієї роботи не допоможе відповісти на ваше запитання про те, чи таким чином оцінювання ваших пропущених значень у рядках буде зміщено оцінки виправлення помилок, хоча якщо деякі ваші зразки знаходяться в кластерних інтервалах часу для обох серій, ви можете бути вміє перевірити на собі. Можливо, вас також зацікавить техніка "спільного кригінгу" з цього поля,П’єр Гуваерц ).

Знову ж таки, я не впевнений, наскільки це буде корисно. Для оцінки ваших відсутніх даних може бути набагато простіше просто використовувати поточні методи прогнозування часових рядів. Це не допоможе вам вирішити, що оцінити.

Удачі і постійно оновлюйте тему, якщо ви знайдете потрібний матеріал. Мені було б цікаво, і ви можете подумати, що з поширенням джерел даних в Інтернеті це стане актуальною проблемою для принаймні деяких дослідницьких проектів.

— Енді У.
джерело

2

Зв'язок із кригінгами хороший, але слід зазначити, що лише певні види нерегулярних часових рядів можуть розглядатися як такі, що мають змінну підтримку. У цьому контексті "підтримка" значення - це тривалість, яку значення представляє. Наприклад, якщо часовий ряд складається з восьмигодинного загального читання конкретної речовини на станціях відбору повітря, що отримуються щодня лише в будні дні, то опори є постійними, що дорівнюють вісім годин. Таким чином, питання зміни підтримки (або змінної підтримки) відрізняється від неправильного розміщення самих опор.

— whuber