하리 요시다 추정치가 -1에서 1 사이가되지 않습니다.

Question

타임 스탬프가있는 141 개의 데이터 포인트가있는 두 개의 시계열 데이터를 가져 왔습니다. 나는 약 0.97 인 그들 사이의 실제 상관 관계를 발견했다. 이제는 상관 관계에 대한 Hayashi Yoshida 견적 도구를 찾았습니다. Hy 상관 추정기는 실제 상관 관계에 가까운 상관 관계를 제공해야합니다.

이 HY 상관 추정기는 실제 상관 관계와 같이 1에서 1로 한정되지 않지만 여전히 더 나은 추정치를 제공해서는 안됩니다. 데이터가 너무 작습니까?

가

하야시 yohida 상관 추정기가 http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2225753

같은 데이터에 제시되어있다 : 1,100,62
2,100.5,62
3,100.6,62
4,100.6,62.05
5,100.6,62.1
6,100.6,62.15
7,100.6,62.2
8,100.6,62.25
9,100.6,62.3
10,100.6,62.35
11,100.6,62.4
12,100.6,62.45
13,100.6,62.5
14,100.6,62.55
15,100.6,62.6
16,101.1,62.6
17,101.2,62.6
18,101.2,62.65
19,101.2,62.7
20,101.2,62.75
21,101.2,62.8
22,101.2,62.85
23,101.2,62.9
24,101.2,62.95
25,101.2,63
26,101.2,63.05
27,101.2,63.1
28,101.2,63.15
29,101.2,63.2
30,101.7,63.2
31,101.8,63.2
32,101.8,63.25
33,101.8,63.3
34,101.8,63.35
35,101.8,63.4
36,101.8,63.45
37,101.8,63.5
38,101.8,63.55
39,101.8,63.6
40,101.8,63.65
41,101.8,63.7
42,101.8,63.75
43,101.8,63.8
44,102.3,63.8
45,102.4,63.8
46,102.4,63.85
47,102.4,63.9
48.102. 4,63.95
49,102.4,64
50,102.4,64.05
51,102.4,64.1
52,102.4,64.15
53,102.4,64.2
54,102.4,64.25
55,102.4,64.3
56,102.4,64.35
57,102.4,64.4
58,102.9,64.4
59,103,64.4
60,103,64.45
61,103 , 64.5
62,103,64.55
63,103,64.6
64,103,64.65
65,103,64.7
66,103,64.75
67,103,64.8
68,103,64.85
69,103,64.9
70,103,64.95
71,103,65
72,103.5,65
73,103.6,65
74,103.6,65.05
75103.6,65.1
76103.6,65.15
77103. 78103.6 , 65.25
79,103.6,65.3
80,103.6,65.35
81,103.6,65.4
82,103.6,65.45
83,103.6,65.5
84,103.6,65.55
85,103.6,65.6
86,104.1,65.6
87,104.2,65.6
88,104.2 , 65.65
89104.2,65.7
90,104.2,65.75
91104.2655
92,104.2,65.85
93,104.2,65.9
94,104.2,65.95
95,104.2,66
96,104.2,66.05
97,104.2,66.1
98,104.2,66.15
99,104.2,66.2
100,104.7,66.2
101,104.8,66.2
102,104.8,66.25
103,104.8,66.3
104,104.8,66.35
105,104.8,66.4
106,104.8,66.45
107,104.8,66.5
108,104.8,66.55
109,104.8,66.6
110,104.8,66.65
111,104.8,66.7
112,104.8,66.75
113,104.8,66.8
114,105.3,66.8
115,105.4,66.8
116,105.4,66.85
117,105.4,66.9
118,105.4,66.95
119,105.4,67
120,105.4,67.05
121,105.4,67.1
122,105.4,67.15
123,105.4,67.2
124,105.4,67.25
125,105.4,67.3
126,105.4,67.35
127,105.4, 67.4
128,105.9,67.4
129,106,67.4
130,106,67.45
131,106,67.5
132,106,67.55
133,106,67.6
134,106,67.65
135,106,67.7
136,106,67.75
137,106,67.8
138,106,67.85
139,106,67.9
140,106,67.95
141,106,68

Answer 1

이러한 반복 된 값은 f에 대한 사후 상수 보간처럼 보입니다. "누락 된"데이터. 두 번째 시리즈에서도 마찬가지입니다. 실제 데이터가 많지 않고 직선 보간 (3 중주를 많이 알 수는 없습니다)처럼 보입니다. 그것이 문제가 될 수 있다면 인공적인 보간이 아닌 실제 데이터에 대한 실현 된 분산 (일일 분산이 아니라)을 대신 (적어도) 계산해야합니다. 지금처럼 그것은 과도한 상관 관계를 설명하는 인위적으로 낮은 분산을 줄 것입니다.

H-Y를 테스트하려면 일반적인 증분으로 두 개의 상관 관계가있는 갈색 경로를 생성 한 다음 각 계열에 대해 임의로 몇 가지 값을 선택하는 것이 좋습니다. 훨씬 더 긴 시간 동안.