Estou tentando analisar o lead-lag entre as séries temporais de dois preços das ações. Em análises regulares de séries temporais, podemos fazer a correlação cruzada, VECM (Granger Causality). No entanto, como lidar com o mesmo em séries temporais com espaçamento irregular.
A hipótese é que um dos instrumentos lidera o outro.
Eu tenho dados para ambos os símbolos em microssegundos.
Examinei o pacote RTAQ e também tentei aplicar o VECM. O RTAQ é mais uma série temporal univariada, enquanto o VECM não é significativo nesses prazos.
> 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")
Respostas:
Eu conheço uma solução possível, mas é suficientemente complicado que eu vou pegar a opção mais fácil e vincular você ao trabalho acadêmico relevante (um trabalho criticamente subestimado na minha opinião):
Frank de Jong, Theo Nijman (1997) "Análise de alta frequência das relações lead-lag entre mercados financeiros"
Tenho certeza de que mais trabalho deve ter sido feito sobre esse problema desde então. Uma boa maneira de encontrá-lo é usar a página "citações" em ideas.repec. Um link para a página relevante para o artigo mencionado acima está aqui . Alguns títulos parecem bastante relevantes.
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