불규칙적 인 간격의 시계열에 대한 공분산 모델이 있습니까?

15

불규칙한 시계열과의 공적분을 계산하는 방법 (이상적으로 Johansen 테스트 를 VECM 으로 사용)을 명확하게 알 수 없습니다 . 나의 초기 생각은 시리즈를 정규화하고 결 측값을 보간하는 것이지만, 그것은 추정을 편향시킬 수 있습니다.

이 주제에 관한 문헌이 있습니까?

time-series cointegration unevenly-spaced-time-series

— 셰인
소스

불규칙적으로 의미하는 바를 명확히 할 수 있습니까? 나는 처음에 두 개의 다른 이산 시간 간격이 있음을 의미하기 위해 그것을 취했습니다.

— Andy W

1

예, 무작위 도착 시간이 다른 두 개의 시계열을 의미합니다 (정기적으로 샘플링되지는 않음).

— Shane

7

다음 참조로 시작할 수 있습니다.

Comte (1999) "분산적이고 지속적인 시간 통합", Journal of Econometrics .
Ferstl (2009) "이산적이고 연속적인 시간에서의 공적분". 명제.

Comte의 인용 도 유용 할 수 있습니다.

— 롭 헨 드먼
소스

"Comte의 인용도 유용 할 수 있습니다." 링크는 지금 죽었다, 그것은 어떤 인용인가?

— Qbik

4

별 도움이되지는 않지만, 나에게 제시하는 문제는 면적 단위를 사용할 때 발생 하는 " 지원 변경 "문제 와 동의어입니다 . 이 작업은 "kriging"이라고하는 방법을 사용하여 "정규화 및 보간"이라고 설명하는 프레임 워크를 제공합니다. 이 작업 중 어떤 것도 일련의 결 측값을 이러한 방식으로 추정하는 것이 오류 수정 추정값을 바이어스하는지 여부에 대한 귀하의 질문에 도움이 될 것이라고 생각하지 않습니다. 자신을 확인할 수 있습니다. 이 분야의 "공동 제작"기술에 관심이있을 수도 있습니다.피에르 Goovaerts ).

다시 말하지만 이것이 얼마나 도움이 될지 잘 모르겠습니다. 현재 시계열 예측 기술을 사용하여 누락 된 데이터를 추정하는 것이 훨씬 간단 할 수 있습니다. 추정 할 것을 결정하는 데 도움이되지 않습니다.

행운을 빌어 관련 자료를 찾으면 스레드를 업데이트하십시오. 저는 관심을 가질 것입니다. 온라인에서 데이터 소스가 확산됨에 따라 이것은 적어도 일부 연구 프로젝트에 적절한 문제가 될 것이라고 생각할 것입니다.

— 앤디여
소스

1

kriging과의 연결은 양호하지만 특정 종류의 불규칙한 시계열 만 가변 지원을 갖는 것으로 볼 수 있음을 언급해야합니다. 이와 관련하여 값의 "지원"은 값이 나타내는 기간 입니다. 시계열 만, 그 지지체는 평일 매일 얻어진 공기 샘플링 방송국 특정 물질의 여덟 총 판독 시간으로 구성하는 경우 예를 들면, 상수, 8 시간 동일. 따라서지지 변경 (또는 가변지지) 문제는지지 자체의 불규칙한 간격과 다릅니다.

— whuber