¿Cómo modelar series temporales sin liquidez - 400 observaciones (transacciones) por 8 horas? ¿Existen modelos adecuados para esta situación que incorporen no sólo el tamaño de las transacciones, sino también su calendario?
Voy a editar esto en los próximos dos días y dar algunos detalles acerca de los modelos para las series de tiempo irregulares que conozco, pero tal vez alguien de un punto interesante basado sólo en las observaciones de abajo.
Vale, voy a añadir más detalles en los próximos dos días (desde el punto de vista estadístico y econométrico), pero ahora tengo que decir un poco sobre el objetivo del modelo. Hay un índice de valores (llámalo X20) basado en el comportamiento de 8 valores líquidos (~2200 transacciones por 8 horas) y 12 (~200-400 transacciones por 8 horas) no líquidos y hay un derivado (futuro - FX20) basado en este índice de valores. Necesito construir un "sistema de alerta" para el FX20 y quiero crearlo utilizando los datos de esas 20 acciones - dejando de lado otros enfoques basados sólo en las series temporales del FX20/X20 que también se utilizarán. Estas 12 acciones no líquidas representan alrededor del 35% del valor del índice, para las 8 acciones líquidas es bastante fácil producir resultados usando técnicas econométricas comunes GARCH/VAR para series de tiempo (con intervalos de 1-5 minutos) después de la descomposición estacional (los datos para las acciones líquidas exhiben un estricto patrón de volatilidad diaria en forma de U) o medias móviles. El objetivo es el sistema de alerta que va a producir señales para el sistema de comercio, en este punto no sé si las señales de este sistema de alerta van a ser buenos indicadores de la tendencia inversa o tal vez para la detección de los períodos de actividad de los mercados anómalos en los que el sistema de comercio no lo hacen bien. Y estoy especialmente interesado en detectar los periodos que preceden a las grandes oscilaciones del valor del índice. Todo esto lo quiero hacer con los datos de 20 acciones. Para 12 acciones ilíquidas el aumento sincronizado de la actividad - períodos más cortos entre las transacciones, el aumento del volumen, el aumento de la volatilidad de los precios, el aumento de la correlación de los cambios de precios son signos de algún tipo de movimiento que va a suceder, y ahora cómo quantife es anomalía desde el punto de vista estadístico (en 5 minutos time horizont) ? En términos generales, desde el punto de vista estadístico, es una anomalía si necesitamos una realización extremadamente improbable de las variables aleatorias para ajustarse a los nuevos datos.
