奥哈·博德纳尔;塔拉斯·博德纳;内斯特帕罗利亚 基于收缩的高维推理的最新进展。 （英语） Zbl 1493.62298号 《多元分析杂志》。 188，文章ID 104826，第13页（2022）. 小结：最近，收缩方法在理论和应用统计学中越来越受欢迎，尤其是当必须构造高维量的点估计量时。收缩估计量通常是通过将样本估计量收缩到确定性目标来获得的。这允许通过引入偏差来降低样本估计器中常见的高波动性，从而使收缩估计器的均方误差小于相应的样本估计员的均方错误。该方法显示出了巨大的优势，尤其是在高维问题中，在一般情况下，如果不对模型参数施加结构性假设，样本估计值就不一致。在本文中，我们回顾了常用的均值向量、协方差矩阵和精度矩阵的收缩估计量。本文介绍了投资组合理论中的应用，其中最优投资组合的权重通常确定为均值向量和协方差矩阵的函数。此外，还提出了基于收缩法的给定投资组合均值-方差最优性的测试理论。 引用于2文件 MSC公司： 62甲12 多元分析中的估计 62英尺12英寸 参数估计量的渐近性质 62H15型 多元分析中的假设检验 62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用 关键词：协方差矩阵;高维渐近;高维最优投资组合;平均向量;精度矩阵;随机矩阵理论;收缩率估算 软件：DOS投资组合;HDShOP公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Bodnar}等人，《多元分析杂志》。188，文章ID 104826，第13页（2022；兹bl 1493.62298） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aitchison，J.，置信区域测试，J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。，26, 3, 462-476 (1964) ·Zbl 0178.54402号 [2] 安德森，G.W。；吉奥内特，A。；Zeitouni，O.，《随机矩阵导论》（2010），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社·Zbl 1184.15023号 [3] Bai，Z.D。；苗碧琴。；Pan，G.M.，关于大样本协方差矩阵特征向量的渐近性，Ann.Probab。，35, 4, 1532-1572 (2007) ·Zbl 1162.15012号 [4] Bai，Z.D。；Silverstein，J.W.，《大维随机矩阵的谱分析》（2010），Springer:Springer New 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