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高维线性因子模型中经验特征值过程的渐近性。 (英语) Zbl 1409.62125号

作者摘要:当向量值观测值相对于样本大小(T)具有高维时,通常使用线性因子模型来估计潜在的协方差结构或进一步了解坐标之间的关系。此类模型的渐近分析通常考虑到(N)和(T)共同趋于无穷大的情况。在这个框架内,我们导出了样本协方差矩阵最大特征值的部分样本估计过程的弱收敛结果,那么,与最大特征值相关联的过程在一般条件下对发散率(N和T)以及基础观测值具有高斯极限。如果公共因子是“弱”的,那么(N)必须相对于(T)增长得慢得多,以便最大特征值过程具有高斯极限。我们将这些结果应用于线性因子模型结构稳定性的一般测试,该测试基于测量样本中最大特征值的波动,我们通过蒙特卡罗模拟研究和对美国国债收益率曲线数据的应用进行了进一步研究。

MSC公司:

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)
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
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全文: 内政部

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