다변량 시계열에 대한 블록 부트 스트랩 대체

현재 R에서 다변량 시계열을 부트 스트랩하는 데 다음 프로세스를 사용합니다.

블록 크기 결정- 각 시리즈에 대한 블록 크기를 생성하는 패키지 에서 기능 b.star을 실행하십시오.np
최대 블록 크기 선택
tsboot선택한 블록 크기를 사용하여 모든 시리즈에서 실행
부트 스트랩 출력의 인덱스를 사용하여 다변량 시계열 재구성

누군가가 블록 부트 스트랩의 대안으로 meboot 패키지를 사용하도록 제안했지만 전체 데이터 세트를 사용하여 블록 크기를 선택하지 않기 때문에에서 실행 meboot하여 생성 된 인덱스를 사용하는 경우 시리즈 간 상관 관계를 유지하는 방법을 잘 모르겠습니다 하나의 시리즈. 다변량 설정에서 meboot에 대한 경험이 있다면 프로세스에 대한 조언을 주시면 감사하겠습니다.

r time-series multivariate-analysis bootstrap

— 가능한 패턴
소스

먼저 최대 엔트로피 부트 스트랩 (meboot)을 강력히 권장합니다. meboot에 찬성하여 블록 부트 스트랩을 버렸고 결과에 매우 만족했습니다. 알고리즘은 어떠한 방식 으로든 블로킹을 사용하지 않으며, 정상 성을 요구하지는 않지만 데이터의 상관 구조를 통합합니다. 춥다.

둘째, meboot를 사용하여 다변량 부트 스트랩을 수행 한 적이 없다고 고백하는 동안 시계열 데이터를 패널 데이터로 다시 캐스팅하고 meboot.pdata.frame 함수를 사용하여 본질적으로 다변량 부트 스트랩을 수행 할 수 있다고 생각합니다.

— 피 테이터
소스

기능은 meboot.pdata.frame이라고 생각합니다.

— ProbablePattern

이케 스! 감사합니다, PP 예, 기능의 철자가 틀 렸으며 올바른 이름은 meboot.pdata.frame입니다. 죄송합니다.

— pteetor

이 스레드를 발견하고 ME 부트 스트랩에 관심을 갖게되었습니다. 조금만 살펴보면 부트 스트랩 DGP의 변수가 많지 않은 시계열을 매우 밀접하게 복제한다는 것을 알았습니다. 더 깊이 파고 들어 보니 데이비슨 (Davidson)이 ME 부트 스트랩에 대한 비판을 포함한 다음 논문을 찾았습니다 : www.monticini.eu/wp/rdavidson.pdf. 그것에 대한 반박이 있는지 확실하지 않지만, 내 자신의 시뮬레이션 결과가 주어지면 주저 할 것입니다.

— generic_user

@generic_user 참조 해 주셔서 감사합니다! 큰 관심을 가지고 읽었습니다. 나도 특정 상황에서 부트 스트랩 복제의 가변성이 부족하다고 언급했다. 아직 ME 부트 스트랩이 유효하지 않다고 확신하지는 않습니다. 그러나 종이는 냉정하다. 더 많은 조사가 필요합니다.

— pteetor