×
奥利维尔·莱多特；迈克尔·沃尔夫

大维协方差矩阵的解析非线性收缩。 （英语） Zbl 1456.62105号

Ann.统计。 48，第5号，3043-3065（2020）.
本文为大协方差矩阵的非线性收缩估计提供了一个闭式表达式。这项工作可以看作是对O.莱多特和M.沃尔夫《多变量分析杂志》88，第2期，365-411（2004；Zbl 1032.62050)]其中估计是通过数值技术完成的。与采用线性收缩估计的Ledoit和Wolf[loc.cit]不同，本方法依赖于样本谱密度的Hilber变换的非线性收缩和非参数估计之间的联系。其优点是该方法具有较高的精度和更快的速度，并且它涵盖了尺寸超过样本大小的情况。
审核人：迪米特里奥斯·巴格卡沃斯（约阿尼纳州）

引用于12文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
6220国集团 非参数推理的渐近性质
15A24号 矩阵方程和恒等式

关键词：

希尔伯特变换；核估计；旋转等方差

引文：

兹比尔1032.62050

软件：

QuEST公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛O.Ledoit｝和\textit｛M.Wolf｝，Ann.Stat.48，第5号，3043-3065（2020；Zbl 1456.62105）
全文： 内政部 欧几里得

参考文献：

[1] Abadir，K.M.、Distaso，W.和Zhikeš，F.（2014）。方差矩阵的无设计估计。《计量经济学杂志》181 165-180。Zentralblatt数学：1311.62078
数字对象标识符：doi:10.1016/j.jeconom.2014.03.010
·Zbl 1311.62078号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2014.03.010
[2] Bai，Z.D.和Silverstein，J.W.（1998年）。没有特征值超出大维样本协方差矩阵的极限谱分布的支持。安·普罗巴伯。26 316-345. Zentralblatt数学：0937.60017
数字对象标识符：doi:10.1214/aop/1022855421
欧几里德项目：Euclid.aop/1022855421
·Zbl 0937.60017号 ·doi:10.1214/aop/1022855421
[3] Capon，J.（1969年）。高分辨率频率-波数谱分析。程序。IEEE 57 1408-1418。
[4] 道森·H·G（1898）。关于\（int_0^he^{x^2}\，dx\）的数值。程序。伦敦。数学。Soc.29 519-522号文件·联合财务报表29.0245.02
[5] Engle，R.和Colacito，R.（2006年）。测试和评估资产配置的动态相关性。J.总线。经济。统计师。24 238-253.
[6] Engle，R.F.、Ledoit，O.和Wolf，M.（2019）。大型动态协方差矩阵。J.总线。经济。统计师。37 363-375.
[7] Epanechnikov，V.A.（1969年）。多维概率密度的非参数估计。理论问题。申请。14 153-158. Zentralblatt数学：0175.17101
·Zbl 0175.17101号
[8] Erdélyi，A.、Magnus，W.、Oberhettinger，F.和Tricomi，F.G.（1954年）。积分变换表。第二卷。麦格劳-希尔图书公司，纽约-多伦多-朗顿·Zbl 0055.36401号
[9] Girshick，M.A.（1939年）。关于行列式方程根的抽样理论。安。数学。统计数字10 203-224。Zentralblatt数学：0023.24503
数字对象标识符：doi:10.1214/oms/1177732180
欧几里德项目：Euclid.aoms/1177732180
·Zbl 0023.24503号 ·doi:10.1214/aoms/1177732180
[10] Jing，B.-Y.、Pan，G.、Shao，Q.-M.和Zhou，W.（2010）。样本协方差矩阵谱密度函数的非参数估计：第一步。安。统计师。38 3724-3750. Zentralblatt数学：1204.62056
数字对象标识符：doi:10.1214/10-AOS833
欧几里德项目：Euclid.aos/1291126971
·Zbl 1204.62056号 ·doi:10.1214/10-AOS833
[11] 《将军》，S.G.（2009）。谐波分析探索。应用和数值谐波分析。Birkhäuser，Inc.，马萨诸塞州波士顿·兹比尔1171.43001
[12] Lam，C.（2016）。非参数特征值正则化精度或协方差矩阵估计。安。统计师。44 928-953. Zentralblatt数学：1341.62124
数字对象标识符：doi:10.1214/15-AOS1393
欧几里德项目：Euclid.aos/1460381682
·Zbl 1341.62124号 ·doi:10.1214/15-AOS1393
[13] Ledoit，O.和Péché，S.（2011）。一些大样本协方差矩阵系综的特征向量。普罗巴伯。理论相关领域151 233-264。Zentralblatt数学：1229.60009
数字对象标识符：doi:10.1007/s00440-010-0298-3
·Zbl 1229.60009号 ·doi:10.1007/s00440-010-0298-3
[14] Ledoit，O.和Wolf，M.（2004）。大维协方差矩阵的条件良好估计。《多元分析杂志》。88 365-411. Zentralblatt数学：1032.62050
数字对象标识符：doi:10.1016/S0047-259X（03）00096-4
·兹比尔1032.62050 ·doi:10.1016/S0047-259X（03）00096-4
[15] Ledoit，O.和Wolf，M.（2012）。大维协方差矩阵的非线性收缩估计。安。统计师。40 1024-1060. Zentralblatt数学：1274.62371
数字对象标识符：doi:10.1214/12-AOS989
欧几里德项目：Euclid.aos/1342625460
·Zbl 1274.62371号 ·doi:10.1214/12-AOS989
[16] Ledoit，O.和Wolf，M.（2015）。谱估计：协方差矩阵估计和大维主成分分析的统一框架。《多元分析杂志》。139 360-384. Zentralblatt数学：1328.62340
数字对象标识符：doi:10.1016/j.jmva.2015.04.006
·Zbl 1328.62340号 ·doi:10.1016/j.jmva.2015.04.006
[17] Ledoit，O.和Wolf，M.（2017a）。投资组合选择协方差矩阵的非线性收缩：Markowitz遇到Goldilocks。财务版次。螺柱30 4349-4388。
[18] Ledoit，O.和Wolf，M.（2017b）。QuEST函数的数值实现。计算。统计师。数据分析。115 199-223年。Zentralblatt数学：06917785
数字对象标识符：doi:10.1016/j.csda.2017.06.004
·Zbl 1466.62127号 ·doi:10.1016/j.csda.2017.06.004
[19] Ledoit，O.和Wolf，M.（2018年）。斯坦因损失下大维协方差矩阵的最优估计。伯努利24 3791-3832。Zentralblatt数学：1415.62032
数字对象标识符：doi:10.3150/17-BEJ979
欧几里德项目：Euclid.bj/1524038770
·Zbl 1415.62032号 ·doi:10.3150/17-BEJ979
[20] Ledoit，O.和Wolf，M.（2020年）。补充“大维协方差矩阵的分析非线性收缩”https://doi.org/10.1214/19-AOS1921SUPP。Zentralblatt数学：1274.62371
数字对象标识符：doi:10.1214/12-AOS989
欧几里德项目：Euclid.aos/1342625460
·Zbl 1274.62371号 ·doi:10.1214/12-AOS989
[21] Marcenko，V.A.和Pastur，L.A.（1967年）。一些随机矩阵集的特征值分布。Sb.数学。1 457-483. ·兹比尔0162.22501
[22] Markowitz，H.M.（1952年）。投资组合选择。《金融杂志》7 77-91。
[23] Ribes，A.、Azaís，J.-M.和Planton，s.（2009年）。使用条件良好的协方差矩阵估计对气候变化检测的最佳指纹方法进行调整。攀登。动态。33 707-722.
[24] Silverstein，J.W.（1995）。大维随机矩阵特征值经验分布的强收敛性。《多元分析杂志》。55 331-339. Zentralblatt数学：0851.62015
数字对象标识符：doi:10.1006/jmva.1995.1083
·Zbl 0851.62015号 ·doi:10.1006/jmva.1995.1083
[25] Silverstein，J.W.和Bai，Z.D（1995年）。关于一类大维随机矩阵特征值的经验分布。《多元分析杂志》。54 175-192. Zentralblatt数学：0833.60038
数字对象标识符：doi:10.1006/jmva.1995.1051
·Zbl 0833.60038号 ·doi:10.1006/jmva.1995.1051
[26] Silverstein，J.W.和Choi，S.-I.（1995年）。大维随机矩阵的极限谱分布分析。《多元分析杂志》。54 295-309. Zentralblatt数学：0872.60013
数字对象标识符：doi:10.1006/jmva.1995.1058
·Zbl 0872.60013号 ·doi:10.1006/jmva.1995.1058
[27] Stein，C.（1986年）。多参数估计理论讲座。数学杂志。科学。34 1373-1403。Zentralblatt数学：0593.62049
数字对象标识符：doi:10.1007/BF01085007
·Zbl 0593.62049号 ·doi:10.1007/BF01085007
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。