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亚辛·艾特·萨哈利亚;秀、大成

使用主成分分析估计高频数据的高维因子模型。 （英语） Zbl 1377.62148号

J.经济。 201，第2期，384-399（2017）.
小结：本文在抽样频率和变量数都增加的情况下，构造了一个公共因子数的估计量。经验上，我们证明，美国股票的大型投资组合的协方差矩阵很好地由具有稀疏残差矩阵的低秩公共结构表示。当用于样本外投资组合分配时，所提出的估计量在很大程度上优于样本协方差估计量。

引用于55文件

MSC公司：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

高维数据;高频数据;潜在因素模型;主要成分;投资组合优化
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Aít-Sahalia}和\textit{D.Xiu}，J.经济。201，No.2，384--399（2017；Zbl 1377.62148）
全文： 内政部

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