问题类似于如何将两个时间序列与间隙和不同的时间基准相关联？但在两个时间序列之间具有规则的采样频率和相同的时基。
假设我有两个时间序列，一个是给定公司的股价，另一个是社交网络上对该公司的正面评价的比率。我如何在统计上验证它们是相关的？假设它们都是每周或每天采样一次。挑战在于彼此之间可能存在时差。在我上面的例子中，消费者的积极评价可能会在以后反映在股价上。
我想在这个问题中调查两件事：1）两个时间序列是否相关？2）最大化它们的相关性的时间窗口是多少？
如何关联两个时间序列，可能存在时间差异
机器算法验证
时间序列
相关性
2022-03-20 04:41:20
2个回答
在一个时间序列上应用滞后算子，另一个固定，并计算针对每个滞后实现的交叉谱的相干性。找到给你最大连贯性的滞后并解释它。
在每个频率上计算相干性，因此是一个向量。因此，加权相干性的总和将是一个很好的衡量标准。您通常希望对在功率谱密度中具有高能量的频率处的相干性进行加权。这样，当时间序列中该频率的内容可以忽略不计时，您将测量主导时间序列的频率的相似性，而不是用较大的权重加权相干性。
http://www.stat.rutgers.edu/home/rebecka/Stat565/lab5-2007.pdf是一个很好的入门链接， http://www.atmos.washington.edu/~dennis/552_Notes_6c .pdf是对交叉光谱分析的极好介绍。