Esiste un modello di cointegrazione per serie temporali con spaziatura irregolare?

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Non mi è chiaro come calcolare la cointegrazione con serie temporali irregolari (idealmente usando il test Johansen con VECM). Il mio pensiero iniziale sarebbe quello di regolarizzare le serie e interpolare i valori mancanti, sebbene ciò possa distorcere la stima.

C'è della letteratura su questo argomento?

time-series cointegration unevenly-spaced-time-series

— Shane
fonte

Puoi chiarire cosa intendi per irregolare? Inizialmente lo avevo inteso nel senso che avevi due serie di diversi intervalli di tempo discreti.

— Andy W,

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Sì, intendo due serie temporali con tempi di arrivo casuali diversi (non regolarmente campionati).

— Shane,

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Puoi iniziare con i seguenti riferimenti:

Comte (1999) "Cointegrazione del tempo discreto e continuo", Journal of Econometrics .
Ferstl (2009) "Cointegrazione in tempo discreto e continuo". Tesi.

Le citazioni di Comte possono anche essere utili.

— Rob Hyndman
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"Le citazioni di Comte possono anche essere utili." il link è morto ora, che citazione era?

— Qbik

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Sebbene possa essere di scarso aiuto, il problema che mi presenti è sinonimo del problema " Cambio di supporto " riscontrato durante l'utilizzo di unità areale. Anche se questo lavoro presenta solo un framework per quello che descrivi come "registra e interpola" usando un metodo chiamato "kriging". Non credo che nessuno di questi lavori aiuterà a rispondere alla tua domanda se stimare i valori mancanti nelle serie in modo tale da distorcere le stime di correzione degli errori, anche se alcuni dei tuoi campioni sono in intervalli di tempo raggruppati per entrambe le serie, potresti essere in grado di verificare tu stesso. Potresti anche essere interessato alla tecnica del "co-kriging" da questo campo,Pierre Goovaerts ).

Ancora una volta non sono sicuro di quanto possa essere utile. Potrebbe essere sostanzialmente più semplice utilizzare le attuali tecniche di previsione delle serie temporali per stimare i dati mancanti. Non ti aiuterà neanche a decidere cosa stimare.

Buona fortuna e tieni aggiornato il thread se trovi materiale pertinente. Sarei interessato e penseresti che con la proliferazione di fonti di dati online questo diventerebbe un problema pertinente per almeno alcuni progetti di ricerca.

— Andy W.
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La connessione con kriging è buona, ma va detto che solo alcuni tipi di serie temporali irregolari potrebbero essere considerati con supporto variabile. In questo contesto, il "supporto" di un valore è la durata rappresentata dal valore. Ad esempio, se le serie temporali sono costituite da letture totali di otto ore di materia particolare nelle stazioni di campionamento dell'aria, ottenute quotidianamente solo durante i giorni feriali, i supporti sono costanti, pari a otto ore. Pertanto, il problema del cambio di supporto (o supporto variabile) è diverso dalla spaziatura irregolare dei supporti stessi.

— whuber