Alternative pour bloquer le bootstrap pour les séries temporelles multivariées

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J'utilise actuellement le processus suivant pour démarrer une série temporelle multivariée dans R:

  1. Déterminer les tailles de bloc - exécutez la fonction b.stardans le nppackage qui produit une taille de bloc pour chaque série
  2. Sélectionnez la taille de bloc maximale
  3. Exécuter tsbootsur n'importe quelle série en utilisant la taille de bloc sélectionnée
  4. Utiliser l'index de la sortie de bootstrap pour reconstruire des séries temporelles multivariées

Quelqu'un a suggéré d'utiliser le package meboot comme alternative au bootstrap de bloc, mais comme je n'utilise pas l'ensemble de données pour sélectionner une taille de bloc, je ne sais pas comment conserver les corrélations entre les séries si je devais utiliser l'index créé en exécutant mebootsur une série. Si quelqu'un a de l'expérience avec meboot dans un cadre multivarié, j'apprécierais grandement les conseils sur le processus.

ProbablePattern
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Réponses:

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Tout d'abord, je recommande fortement le bootstrap d'entropie maximale (meboot). J'ai abandonné le block bootstrap au profit de meboot, et j'ai été très satisfait des résultats. L'algorithme n'utilise aucun blocage, il ne nécessite pas de stationnarité, et pourtant il intègre la structure de corrélation des données. C'est cool.

Deuxièmement, bien que j'avoue que je n'ai jamais effectué d'amorçage multivarié à l'aide de meboot, je pense que vous pouvez refondre vos données de série temporelle en tant que données de panneau et utiliser la fonction meboot.pdata.frame pour effectuer un amorçage essentiellement multivarié.

pteetor
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Je pense que la fonction est meboot.pdata.frame.
ProbablePattern
Oui! Merci, PP Oui, j'ai mal orthographié la fonction et le nom correct est meboot.pdata.frame. Désolé pour ça.
pteetor
Je suis tombé sur ce sujet et je me suis intéressé au bootstrap ME. Jouant un peu avec, j'ai trouvé qu'il reproduisait assez étroitement les séries temporelles - pas beaucoup de variabilité dans le DGP bootstrap. En creusant davantage, j'ai trouvé l'article suivant de Davidson qui comprend une critique du ME Bootstrap: www.monticini.eu/wp/rdavidson.pdf. Je ne sais pas s'il y a eu réfutation, mais étant donné mes propres résultats de simulation, j'hésiterais à l'utiliser.
generic_user
@generic_user Merci pour cette référence! Je l'ai lu avec grand intérêt. Moi aussi, j'ai noté le manque de variabilité dans les répliques bootstrap dans certaines circonstances. Je ne suis pas encore convaincu que, par conséquent, le bootstrap ME n'est jamais valide. Mais le papier donne à réfléchir. Une enquête plus approfondie est nécessaire.
pteetor