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大维情况下乘法相关结构的估计。 (英语) Zbl 1456.62103号

小结:我们提出了大维情形下相关或协方差矩阵的Kronecker乘积模型。模型参数的个数随矩阵维数呈对数增长。我们基于模型的对数线性性质提出了一种最小距离(MD)估计,以及一步估计,它是对拟最大似然估计(QMLE)的一步近似。在大维情形下,我们建立了估计量的收敛速度和中心极限定理(CLT)。为克罗内克产品的模型选择和推理提供了规范测试和工具。在一项正确指定了克罗内克乘积模型的蒙特卡罗研究中,我们的估计量表现出了优异的性能。在S&P500日均收益的投资组合选择的实证应用中,我们证明某些Kronecker产品模型很好地逼近了一般协方差矩阵。

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62甲12 多元分析中的估计
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

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