Alternativa para bloquear bootstrap para series de tiempo multivariadas

Actualmente utilizo el siguiente proceso para iniciar una serie de tiempo multivariante en R:

1. Determine los tamaños de bloque: ejecute la función b.staren el nppaquete que produce un tamaño de bloque para cada serie
2. Seleccione el tamaño máximo de bloque
3. Ejecutar tsbooten cualquier serie usando el tamaño de bloque seleccionado
4. Use el índice de la salida bootstrap para reconstruir series de tiempo multivariadas

Alguien sugirió usar el paquete meboot como una alternativa al bloque de arranque, pero como no estoy usando todo el conjunto de datos para seleccionar un tamaño de bloque, no estoy seguro de cómo preservar las correlaciones entre las series si tuviera que usar el índice creado al ejecutar mebooten una serie Si alguien tiene experiencia con meboot en un entorno multivariante, agradecería mucho los consejos sobre el proceso.

Primero, quiero recomendar altamente el bootstrap de entropía máximo (meboot). Abandoné el bootstrap de bloque a favor de meboot, y estoy muy satisfecho con los resultados. El algoritmo no utiliza el bloqueo de ninguna manera, no requiere estacionariedad y, sin embargo, incorpora la estructura de correlación de los datos. Es genial.

En segundo lugar, aunque confieso que nunca he hecho un bootstrap multivariado usando meboot, creo que puedes reestructurar tus datos de series temporales como datos del panel y usar la función meboot.pdata.frame para realizar un bootstrap esencialmente multivariado.