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吴艺蕾;秦英丽;朱，穆

使用低秩对角分解的高维协方差矩阵估计。 （英语。法语摘要） Zbl 1492.62099号

可以。J.统计。 48，第2号，308-337（2020）.
小结：我们在协方差/精度矩阵可以分解为低秩分量（L）和对角分量（D）的假设下研究了高维协方差/精确度矩阵估计。（L）的秩可以选择较小，也可以由惩罚函数控制。在总体协方差/精度矩阵本身和惩罚函数的适当条件下，我们证明了估计量的一些一致性结果。然后，提出了一种迭代更新（L）和（D）的分块坐标下降算法，以在实际中获得估计器。最后，给出了各种数值实验；使用模拟数据，我们表明我们的估计器在Kullback-Leibler损失方面表现很好；利用股票收益率数据，我们证明了我们的方法可以用于获得Markowitz投资组合选择问题的增强解。

MSC公司：

62小时12分 多元分析中的估计
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质

关键词：

Akaike信息准则;一致性;坐标下降;特征分解;Kullback-Leibler损失;对数定半定规划;马科维茨投资组合选择
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\textit{Y.Wu}等人，Can。J.Stat.48，No.2，308--337（2020；Zbl 1492.62099）
全文： 内政部 arXiv公司

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