Alternative zum Blockieren des Bootstraps für multivariate Zeitreihen

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Ich verwende derzeit den folgenden Prozess zum Bootstrapping einer multivariaten Zeitreihe in R:

  1. Blockgrößen bestimmen - Führen Sie die Funktion b.starim npPaket aus, die für jede Serie eine Blockgröße erzeugt
  2. Wählen Sie die maximale Blockgröße
  3. Führen Sie eine tsbootbeliebige Serie mit der ausgewählten Blockgröße aus
  4. Verwenden Sie den Index aus der Bootstrap-Ausgabe, um multivariate Zeitreihen zu rekonstruieren

Jemand schlug vor , das meboot Paket als Alternative zu dem Block Bootstrap verwenden , aber da ich nicht die gesamten Daten mit am Set eine Blockgröße zu wählen, ich bin nicht sicher, wie Korrelationen zwischen Serie zu erhalten , wenn ich den Index , indem Sie erstellt verwenden , mebootauf eine Serie. Wenn jemand Erfahrung mit meboot in einer multivariaten Umgebung hat, würde ich mich über Ratschläge zu diesem Prozess sehr freuen.

r time-series multivariate-analysis bootstrap ProbablePattern
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Antworten:

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Zunächst möchte ich den Bootstrap mit maximaler Entropie (Meboot) wärmstens empfehlen. Ich habe den Block-Bootstrap zugunsten von meboot aufgegeben und war mit den Ergebnissen sehr zufrieden. Der Algorithmus verwendet in keiner Weise Blockierung, erfordert keine Stationarität und enthält dennoch die Korrelationsstruktur der Daten. Es ist cool.

Zweitens, obwohl ich gestehe, dass ich noch nie einen multivariaten Bootstrap mit meboot durchgeführt habe, glaube ich, dass Sie Ihre Zeitreihendaten als Paneldaten neu fassen und die Funktion meboot.pdata.frame verwenden können, um einen im Wesentlichen multivariaten Bootstrap durchzuführen.

pteetor
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Ich denke, die Funktion ist meboot.pdata.frame.
ProbablePattern
Huch! Danke, PP Ja, ich habe die Funktion falsch geschrieben und der korrekte Name lautet meboot.pdata.frame. Tut mir leid.
Pteetor
Ich bin auf diesen Thread gestoßen und habe mich für den ME-Bootstrap interessiert. Als ich ein bisschen damit spielte, stellte ich fest, dass es Zeitreihen ziemlich genau replizierte - nicht viel Variabilität im Bootstrap-DGP. Als ich weiter grub, fand ich das folgende Papier von Davidson, das eine Kritik des ME Bootstrap enthält: www.monticini.eu/wp/rdavidson.pdf. Ich bin mir nicht sicher, ob es eine Widerlegung gegeben hat, aber angesichts meiner eigenen Simulationsergebnisse würde ich zögern, sie zu verwenden.
generic_user
@generic_user Vielen Dank für diesen Hinweis! Ich habe es mit großem Interesse gelesen. Ich habe auch die mangelnde Variabilität der Bootstrap-Replikate unter bestimmten Umständen festgestellt. Ich bin noch nicht davon überzeugt, dass der ME-Bootstrap daher niemals gültig ist. Aber das Papier ist ernüchternd. Weitere Untersuchungen sind erforderlich.
Pteetor