您可以从以下参考开始：

• Comte (1999) “离散和连续时间协整”，计量经济学杂志。
• Ferstl (2009) “离散和连续时间的协整”。论文。

孔德的引用也可能有用。

虽然可能帮助不大，但您向我提出的问题与使用区域单位时遇到的“支持变更”问题同义。尽管这项工作只是使用一种称为“克里金法”的方法为您所描述的“重新调整和插值”提供了一个框架。我不认为这项工作将有助于回答您的问题，即以这种方式估计您的序列中的缺失值是否会影响误差校正估计，尽管如果您的一些样本在两个系列的聚类时间间隔中，您可能是能够自己检查。您可能还对该领域的“联合克里金”技术感兴趣，皮埃尔·古瓦茨）。

同样，我不确定这会有多大帮助。仅使用当前的时间序列预测技术来估计丢失的数据可能要简单得多。它也不会帮助你决定估计什么。

祝你好运，如果你发现任何相关材料，请保持线程更新。我会感兴趣，你会认为随着在线数据源的激增，这将成为至少一些研究项目的相关问题。