現在、表題のようなデータに対して分析を実行しています。

データの内容に関しては規約があるため詳しく説明することができませんが、以下のような方法で採取されたデータです。ここで、被説明変数をy,説明変数をｘとします。また、時刻をｔとします。

時刻ｔにy(t)が観測される。直近の説明変数x(T|t-100<T<t),(直近100イベントのレコードｘ)が収集される。また、説明変数ｘは長期記憶性を持つことが知られている(時刻間で強い相関を持つ)。また、イベント発生時刻ｔは通常の時系列解析で想定されるような連続値を取らないです。具体的には、ポアソン点過程に従う非連続なイベントです。

上記のようなデータであるため、ARIMA
modelのような通常の時系列解析には乗らない解析となります。また、OLS推定しようとすると、変数間に強烈な相関があるため、多重共線性が問題となり正しいパラメータの推定を行うことができません。

この分析のゴールは、説明変数のパラメータ正しい推定です(予測ではなく識別問題です)。もし、なにかアイディアがある方がいらっしゃれば、教えていただけると幸いです。
CC BY-SA 4.0
2020-10-03T02:31:44.010
70889
2020-10-11T09:11:38.467
2020-10-10T07:33:07.613
32986
question
python r
長期記憶性のある時系列データの解析に関する質問
基本的な時系列解析(Arima,var等のモデル)は、全て知っています。このデータは、通常の連続時系列データとは異なり、離散サンプリングが行われているデータになります。(観測時系列の感覚が等間隔ではないという意味です)。その点で通常の時系列解析には乗らない解析になります。イメージとしては、非定常点過程における時間変更定理が適応される前の非常に汚いデータをイメージしていただくのが分かりやすいかと思います。
CC BY-SA 4.0
2020-10-11T09:11:38.467
71099
2020-10-11T09:11:38.467
70889
answer