¿Cómo tratar las diferentes frecuencias de los datos de una serie temporal?

Question

Tengo datos del PIB anual, del IPC anual, del tipo de cambio mensual y de las exportaciones mensuales. Me gustaría hacer una estimación con la rentabilidad mensual de las acciones como variable dependiente. ¿Cuáles son los métodos para convertir las cifras anuales en mensuales y/o las mensuales en anuales? Por favor, necesito sus recomendaciones o libros para leer.

Answer 1

El IPC es un stock mientras que el PIB es un flujo. El remuestreo de stocks a frecuencias más altas puede aproximarse con varias opciones, pero probablemente la más común es la interpolación lineal. En algunos contextos es habitual el relleno hacia delante y hacia atrás. Pero en principio se podría ajustar cualquier función que se desee a través de todos los puntos que se tienen y utilizar los valores de la función en su lugar. Los flujos son un poco más complicados porque los flujos anuales son la suma de los flujos mensuales. Dividir el flujo anual en doceavas partes a lo largo de todo el año es análogo a rellenar hacia delante o hacia atrás (dependiendo de qué mes del año sea la fecha de la medición anual). Por ejemplo, si el PIB es 144 y se mide en diciembre de 2018, asignar a cada mes de 2018 un valor de 12 es similar a rellenar hacia atrás. Pero, de nuevo, siempre que se recuerde que los flujos deben sumarse a lo largo de los meses para igualar o aproximar los flujos anuales, se pueden utilizar varias formas funcionales para aproximarlos.

Este es un gran tema. Recomiendo buscar documentos relacionados con " series temporales interpoladas ". Remuestreo y submuestreo de series temporales financieras de E Paparoditis, DN Politis podría ser un buen lugar, aunque avanzado, para empezar. Modelización y previsión de series temporales con diferentes frecuencias de Casals, Jerez y Sotoca es otra referencia útil. Al comparar la eficacia de los diferentes métodos, Interpolación en series temporales: Una visión introductoria de los métodos existentes, sus criterios de rendimiento y la evaluación de la incertidumbre de Lepot, Aubin y Clemens ofrece una buena lista de métodos, pero no se centra en la distinción entre stock y flujo.

1. Métodos deterministas (relleno hacia delante o hacia atrás)
2. El vecino más cercano
3. Interpolación polinómica
4. Métodos de ponderación de la distancia
5. Métodos basados en la transformación de Fourier
6. Modelos de regresión
7. Modelos autorregresivos
8. Métodos basados en el aprendizaje automático
9. Métodos del núcleo
10. K-vecinos más cercanos
11. Modelos Box-Jenkins
12. Métodos basados en Kriging

Answer 2

Como no hay otras respuestas, ofreceré una respuesta informal.

La conversión de datos anuales a mensuales supone la inserción de información en la serie. En consecuencia, la elección de la conversión afectará al análisis. Es más seguro convertir todo a la frecuencia más baja (anual), ya que eso tiene mucho menos efecto en los resultados.

Para convertir los datos mensuales en anuales, dos técnicas estándar son tomar el último valor (diciembre) o la media anual. Tendría sentido que la elección se ajustara a la metodología de los datos anuales.

Lamentablemente, no tengo libros para sugerir que cubran este tema.