Analyse de séries chronologiques asynchrones (irrégulières)

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J'essaie d'analyser le décalage entre les séries chronologiques de deux cours boursiers. Dans l'analyse de séries chronologiques régulières, nous pouvons faire Cross Correlaton, VECM (Granger Causality). Cependant, comment peut-on gérer la même chose dans des séries temporelles irrégulièrement espacées.

L'hypothèse est que l'un des instruments mène l'autre.

J'ai des données pour les deux symboles en microsecondes.

J'ai regardé le package RTAQ et j'ai également essayé d'appliquer VECM. Le RTAQ est davantage sur une série temporelle univariée tandis que le VECM n'est pas significatif sur ces échelles de temps.

> dput(STOCKS[,]))
structure(c(29979, 29980, 29980, 29980, 29981, 29981, 29991, 
29992, 29993, 29991, 29990, 29992), .Dim = c(6L, 2L), .Dimnames = list(NULL, c("Pair_Bid", "Calc_Bid" )), index = structure(c(1340686178.55163, 1340686181.40801, 1340686187.2642, 
1340686187.52668, 1340686187.78777, 1340686189.36693), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), class = "zoo")
r time-series cross-correlation unevenly-spaced-time-series shoonya
la source
vous devez utiliser un ensemble de données reproductibles
John
Vous ne savez pas vraiment pourquoi vous le dites? Peux-tu élaborer?
shoonya
@John signifie (je pense) que vous avez plus de chances d'obtenir une réponse utile si vous fournissez des données qui peuvent facilement être utilisées par les répondeurs pour tester et illustrer leurs méthodes (voir tinyurl.com/reproducible-000 ). Je suppose que des modèles paramétriques pour les corrélations croisées / cross-spectres seraient nécessaires ...
Ben Bolker
4
cela devrait vraiment aller sur CrossValidated
nico
4
parce que la question est probablement suffisamment difficile pour qu'il n'y ait pas de méthodologie standard évidente. Plutôt que "Je veux utiliser la procédure statistique bien connue X, est-elle implémentée dans R / comment dois-je l'utiliser?", C'est plus dans le sens de "existe-t-il une bonne procédure statistique pour résoudre le problème Y"? Alternativement, cela pourrait valoir la peine de consulter r-sig-finance (je pense qu'il existe une telle liste de diffusion ...)
Ben Bolker

Réponses:

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Je connais une solution possible, mais elle est suffisamment compliquée pour que je prenne l'option facile et que je vous relie au document académique pertinent (un document sous-évalué à mon avis):

Frank de Jong, Theo Nijman (1997) "Analyse à haute fréquence des relations plomb-décalage entre les marchés financiers"

Je suis sûr que plus de travail a dû être fait sur ce problème depuis lors. Un bon moyen de le trouver est d'utiliser la page "citations" sur ideas.repec. Un lien vers la page pertinente pour l'article susmentionné est ici . Quelques titres semblent assez pertinents.

Colin T Bowers
la source