我获得了一个金融时间序列，其特点是一系列结构性中断，即系列不移动（字面上完全没有），但在某些时间点，系列跳跃或下降。然后它会保持这个水平一段时间，直到系列再次跳跃。所以时间序列基本上看起来像一个阶梯函数。
我的假设是，这些突破来自某些特定的外来变量，这些变量是虚拟形式。因此，如果一个特定的外生变量取值为1，（我假设）很可能系列跳跃。
我的问题是如何对这个特定的时间序列进行建模（以单元或多元的方式）。我猜那个标准的AR（MA）模型是不合适的。我正在考虑创建两个二进制变量，如果有向上（向下）中断则取值为1，否则为0。然后我会运行一个动态概率模型来测试外生变量触发中断的概率。你怎么看待这个想法？或者你会有其他建议吗？请注意，我不想测试结构中断，而是制定时间序列模型。
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您是否尝试过 ARIMAX，TAR或STAR 型号？
你说你有时间序列数据，你认为这个系列受到一些外部冲击的影响。我认为您需要在ARIMAX所在的时间序列分析中包含外部变量。此modela允许您在ARIMA模型中包含外部变量。
你还说有结构性断裂。尝试Treshold AutoRegressive或Smoothed Treshold AutoRegressive。我希望这有助于找到有关该模型的更多资料。这是一个click here