多変量時系列のブロックブートストラップの代替

私は現在、Rで多変量時系列をブートストラップするために次のプロセスを使用しています。

1. ブロックサイズの決定- 各シリーズのブロックサイズを生成するパッケージb.star内の関数を実行しますnp
2. 最大ブロックサイズを選択
3. tsboot選択したブロックサイズを使用して任意のシリーズで実行
4. ブートストラップ出力のインデックスを使用して、多変量時系列を再構築します

誰かがブロックブートストラップの代わりにmebootパッケージを使用することを提案しましたが、データセット全体を使用してブロックサイズを選択していないため、実行mebootして作成されたインデックスを使用する場合にシリーズ間の相関関係を保持する方法がわかりません1つのシリーズ。多変量設定でmebootの経験がある人がいれば、そのプロセスについてのアドバイスをいただければ幸いです。

まず、最大のエントロピーブートストラップ（meboot）を強くお勧めします。私はmebootを優先してブロックブートストラップを放棄しましたが、その結果には非常に満足しています。このアルゴリズムはブロッキングをまったく使用せず、定常性を必要としませんが、データの相関構造を組み込んでいます。かっこいいね。

次に、mebootを使用して多変量ブートストラップを実行したことがないことを認めますが、時系列データをパネルデータとして再キャストし、meboot.pdata.frame関数を使用して基本的に多変量ブートストラップを実行できます。