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塞南·金;苗、柯;苏良军

关于随机缺失的因子模型：EM估计、推断和交叉验证。 （英语） Zbl 1471.62532号

《经济学杂志》。 222，第1号，C部分，745-777（2021）.
摘要：我们考虑具有随机缺失值的近似因子模型中的估计和推断。我们表明，在公共分量的低秩结构下，我们可以使用由零替换的缺失值来一致地估计因子和因子载荷。我们建立了所得估计量和基于EM算法的估计量的渐近分布。我们还提出了一种基于交叉验证的方法来确定因子模型中有或无缺失值的因子数量，并证明其一致性。仿真结果表明，我们的交叉验证方法对误差分布中的厚尾具有鲁棒性，并且在确定因子数的正确率方面明显优于一些现有的流行方法。对因子增强回归模型的应用表明，适当处理缺失值可以改进某些宏观经济变量的样本外预测。

引用于7文件

理学硕士：

第62页第20页 统计学在经济学中的应用
62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

交叉验证;期望最大化（EM）算法;因子模型;矩阵完成;随机失踪;主成分分析;奇异值分解
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\textit{S.Jin}等人，《经济学杂志》。222，第1号，C部分，745--777（2021；Zbl 1471.62532）
全文： 内政部 链接

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