Gibt es ein Kointegrationsmodell für unregelmäßig verteilte Zeitreihen?

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Mir ist nicht klar, wie man die Kointegration mit unregelmäßigen Zeitreihen berechnet (idealerweise mit dem Johansen-Test mit VECM). Mein erster Gedanke wäre, die Reihen zu regulieren und fehlende Werte zu interpolieren, obwohl dies die Schätzung beeinflussen könnte.

Gibt es Literatur zu diesem Thema?

time-series cointegration unevenly-spaced-time-series

— Shane
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Können Sie klarstellen, was Sie mit unregelmäßig meinen? Ich hatte es anfangs so verstanden, dass Sie zwei Serien unterschiedlicher diskreter Zeitintervalle hatten.

— Andy W

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Ja, ich meine zwei Zeitreihen mit unterschiedlichen zufälligen Ankunftszeiten (nicht regelmäßig abgetastet).

— Shane

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Sie könnten mit den folgenden Referenzen beginnen:

Comte (1999) "Diskrete und kontinuierliche Zeitintegration", Journal of Econometrics .
Ferstl (2009) "Cointegration in diskreter und kontinuierlicher Zeit". These.

Zitate von Comte können ebenfalls nützlich sein.

— Rob Hyndman
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"Zitate von Comte können auch nützlich sein." link ist jetzt tot, was war das für ein Zitat?

— Qbik

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Auch wenn dies möglicherweise nur wenig hilfreich ist, ist das Problem, das Sie mir stellen, gleichbedeutend mit dem " Change of Support " -Problem, das bei der Verwendung von Flächengeräten auftritt. Obwohl diese Arbeit nur einen Rahmen für das darstellt, was Sie unter Verwendung einer als "kriging" bezeichneten Methode als "reglarisieren und interpolieren" bezeichnen. Ich glaube nicht, dass eine dieser Arbeiten dazu beitragen wird, Ihre Frage zu beantworten, ob das Schätzen Ihrer fehlenden Werte in der Serie Fehlerkorrekturschätzungen hervorruft, obwohl Sie dies möglicherweise tun, wenn sich einige Ihrer Stichproben in gruppierten Zeitintervallen für beide Serien befinden in der Lage, selbst zu überprüfen. Sie könnten auch an der Technik des "Co-Kriging" aus diesem Bereich interessiert sein,Pierre Goovaerts ).

Wieder bin ich mir nicht sicher, wie hilfreich dies sein wird. Es ist möglicherweise wesentlich einfacher, nur die aktuellen Prognosetechniken für Zeitreihen zu verwenden, um die fehlenden Daten abzuschätzen. Es hilft Ihnen auch nicht bei der Entscheidung, was Sie schätzen sollen.

Viel Glück und halten Sie den Thread auf dem neuesten Stand, wenn Sie relevantes Material finden. Ich wäre interessiert, und Sie würden denken, dass mit der Verbreitung von Online-Datenquellen dies zumindest für einige Forschungsprojekte ein relevantes Thema wird.

— Andy W
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Der Zusammenhang mit Kriging ist gut, es sollte jedoch erwähnt werden, dass nur bestimmte Arten von unregelmäßigen Zeitreihen als variabel eingestuft werden können. In diesem Zusammenhang ist die "Unterstützung" eines Werts die Dauer , die der Wert darstellt. Wenn die Zeitreihe beispielsweise aus achtstündigen Gesamtmessungen bestimmter Materie in Luftprobenahmestationen besteht, die täglich nur an Wochentagen erfasst werden, sind die Unterstützungen konstant und betragen acht Stunden. Somit unterscheidet sich das Problem des Unterstützungswechsels (oder der variablen Unterstützung) von dem unregelmäßigen Abstand der Unterstützungen selbst.

— Whuber