非同期（不規則）時系列分析

2つの株価の時系列間のリードラグを分析しようとしています。通常の時系列分析では、VECM（Granger Causality）のCross Correlatonを実行できます。ただし、不規則な間隔の時系列で同じように処理するにはどうすればよいでしょうか。

仮説は、楽器の1つがもう1つをリードするというものです。

両方のシンボルのデータをマイクロ秒まで持っています。

RTAQパッケージを見て、VECMを適用してみました。RTAQは単変量時系列に基づいていますが、VECMはこれらのタイムスケールでは重要ではありません。

> 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
ソース

再現可能なデータセットを使用する必要がある

— John

なぜそう言うのかよくわかりませんか？詳しく説明できますか？

— shoonya 2012年

@Johnは、回答者がメソッドをテストして説明するために簡単に使用できるデータを提供すると、役立つ回答が得られる可能性が高いと思います（tinyurl.com/reproducible-000を参照）。相互相関/クロススペクトルのパラメトリックモデルが必要になると

— 思い

これは本当にCrossValidatedに進むはずです

— nico

というのも、この質問はおそらく十分に挑戦的であり、明白な標準的な方法論がないからです。「よく知られた統計手順Xを使用したいのですが、Rに実装されていますか/それをどのように使用しますか？」ではなく、「問題Yを解決するための適切な統計手順はありますか？」あるいは、r-sig-financeをチェックする価値があるかもしれません（そのようなメーリングリストがあると思います...）

— Ben Bolker '26

私は1つの可能な解決策を知っていますが、簡単なオプションを使用して関連する学術論文（私の意見では非常に過小評価されている論文）にリンクするのは非常に複雑です。

フランク・デ・ジョン、テオ・ナイマン（1997）「金融市場間のリードラグ関係の高周波分析」

それ以来、この問題についてはさらに多くの作業が行われたに違いない。それを見つける良い方法は、ideas.repecの「citations」ページを使用することです。上記論文の関連ページへのリンクはこちらです。いくつかのタイトルはかなり関連しているように見えます。

— コリンTバウアーズ
ソース