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分位数因子模型

作者

上市的：
  • Juan J Dolado
  • 陈亮
  • Gonzalo，耶稣

摘要

分位数因子模型（QFM）代表了一类新的高维面板数据因子模型。与仅提取平均因子的近似因子模型（AFM）不同，QFM还允许未观测因子移动可观测分布的其他相关部分。我们提出了一种分位数回归方法，称为分位数因子分析（QFA），以一致地估计所有分位数相关因子和载荷。它们的渐近分布是使用QFA估计量的核平滑版本建立的。基于信息准则和秩最小化，提出了两个一致的模型选择准则，以确定每个分位数的因子数。即使特殊误差呈现出重尾分布，QFA估计仍然有效。一个实证应用通过使用大量预测因子强调额外因素在预测美国GDP增长和通货膨胀率中的作用，说明了QFA的有用性。

建议引用

  • Dolado，Juan J&Chen，Liang&Gonzalo，Jesus，2018年。"分位数因子模型,"CEPR讨论文件12716，C.E.P.R.讨论文件。
    • 手柄：RePEc:cpr:ceprdp:12716
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