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张永利;Craig滚轴;杨玉红

估计和预测动态相关矩阵：一种非线性公共因子方法。 （英语） Zbl 1464.62301号

《多元分析杂志》。 183，文章ID 104710，14 p.（2021）.
摘要：在经济和商业数据中，相关性矩阵是一个随时间波动且具有季节性的随机过程。估计和预测相关矩阵的最广泛使用的方法（例如多元GARCH）经常受到计算困难的阻碍，并且需要强有力的假设。本文提出了一种建模和预测相关矩阵的方法，该方法允许公共因子非线性地驱动相关性。与以前的基于因子的方法相比，我们的非线性公共因子（NCF）方法简化了估计并提供了更大的灵活性。我们举例说明其在波士顿能源价格中的应用。

MSC公司：

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
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62第20页 统计学在经济学中的应用
65D07年 使用样条曲线进行数值计算

关键词：

协方差矩阵估计;动态相关性;能源定价;多元自适应回归样条;非线性因素分析;正定性

软件：

地球;fGarch公司;R度量
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Zhang}等，《多元分析杂志》。183，文章ID 104710，14 p.（2021；Zbl 1464.62301）
全文： 内政部

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