¿Existe un modelo de cointegración para series temporales espaciadas irregularmente?

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No tengo claro cómo calcular la cointegración con series temporales irregulares (idealmente usando la prueba de Johansen con VECM). Mi pensamiento inicial sería regularizar la serie e interpolar valores perdidos, aunque eso puede sesgar la estimación.

¿Hay alguna literatura sobre este tema?

time-series cointegration unevenly-spaced-time-series

— Shane
fuente

¿Puedes aclarar lo que quieres decir con irregular? Inicialmente había entendido que tenía dos series de intervalos de tiempo discretos diferentes.

— Andy W

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Sí, me refiero a dos series de tiempo con diferentes tiempos de llegada aleatorios (no muestreados regularmente).

— Shane

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Puede comenzar con las siguientes referencias:

Comte (1999) "Cointegración temporal discreta y continua", Journal of Econometrics .
Ferstl (2009) "Cointegración en tiempo discreto y continuo". Tesis.

Las citas de Comte también pueden ser útiles.

— Rob Hyndman
fuente

"Las citas de Comte también pueden ser útiles". link está muerto ahora, ¿qué cita fue?

— Qbik

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Aunque puede ser de poca ayuda, el problema que me presenta es sinónimo del problema de " Cambio de soporte " que se encuentra al usar unidades de área. Aunque este trabajo solo presenta un marco para lo que usted describe como "regularizar e interpolar" utilizando un método denominado "kriging". No creo que nada de este trabajo ayude a responder su pregunta de si estimar sus valores faltantes en la serie de tal manera sesgará las estimaciones de corrección de errores, aunque si algunas de sus muestras están en intervalos de tiempo agrupados para ambas series, puede ser capaz de verificar por ti mismo. También te puede interesar la técnica de "co-kriging" de este campo,Pierre Goovaerts ).

De nuevo, no estoy seguro de cuán útil será esto. Puede ser mucho más simple usar las técnicas actuales de pronóstico de series temporales para estimar los datos que faltan. Tampoco te ayudará a decidir qué estimar.

Buena suerte, y mantenga actualizado el hilo si encuentra algún material pertinente. Me interesaría y pensaría que con la proliferación de fuentes de datos en línea esto se convertiría en un tema pertinente para al menos algunos proyectos de investigación.

— Andy W
fuente

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La conexión con kriging es buena, pero debe mencionarse que solo ciertos tipos de series de tiempo irregulares podrían verse con soporte variable. En este contexto, el "soporte" de un valor es la duración que representa el valor. Por ejemplo, si la serie de tiempo consiste en lecturas totales de ocho horas de materia particular en estaciones de muestreo de aire, obtenidas diariamente solo durante los días de semana, entonces los soportes son constantes, equivalentes a ocho horas. Por lo tanto, el problema del cambio de soporte (o soporte variable) es diferente del espaciado irregular de los propios soportes.

— whuber