Я пытаюсь проанализировать отставание между временными рядами двух цен акций. В обычном анализе временных рядов мы можем выполнить Cross Correlaton, VECM (Причинность Грейнджера). Однако, как можно обращаться с тем же самым в нерегулярно расположенных временных рядах.
Гипотеза состоит в том, что один из инструментов ведет другой.
У меня есть данные для обоих символов в микросекунды.
Я посмотрел на пакет RTAQ, а также попытался применить VECM. RTAQ больше относится к одномерным временным рядам, в то время как VECM не имеет значения в этих временных масштабах.
> 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")
Ответы:
Я знаю одно возможное решение, но оно достаточно сложное, поэтому я выберу простой вариант и свяжу вас с соответствующей научной статьей (на мой взгляд, критически недооцененной):
Франк де Йонг, Тео Нейман (1997) "Высокочастотный анализ взаимосвязей между отставанием между финансовыми рынками"
Я уверен, что больше работы должно быть сделано по этой проблеме с тех пор. Хороший способ найти это - использовать страницу «цитаты» на сайте ideas.repec. Ссылка на соответствующую страницу вышеупомянутой статьи находится здесь . Несколько названий выглядят весьма актуально.
источник