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托马斯·塞韦里尼。

由资产收益的主要成分构成的投资组合的一些性质。 （英语） Zbl 1505.91355号

财务年鉴 18，第4期，457-483（2022年）.
摘要：主成分分析（PCA）是一种众所周知的统计方法，用于分析随机向量的协方差结构和降维。当应用于资产收益的（N）维随机向量时，主成分分析产生了一组（N）个主成分，即资产收益向量的线性函数，这些主成分相互不相关，并且具有一些重要的统计特性。本文的目的是考虑基于主成分的投资组合的性质，即PC投资组合，包括PC投资组合的效率，使用PC投资组合来减少给定投资组合的收益方差，以及以PC投资组合为因子的因子模型的性质。

MSC公司：

91G10型 投资组合理论
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62H25个 因子分析和主成分；对应分析

关键词：

有效边界;最低风险边界;尺寸缩减;因子模型;投资组合理论
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.A.Severini}，Ann.Finance 18，No.4，457--483（2022；Zbl 1505.91355）
全文： 内政部

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