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基于因子收缩方法的高维协方差估计
文献摘要：
高维协方差矩阵在经济、金融、生物等众多领域中有着广泛应用.基于收缩估计模型,构造样本协方差矩阵与因子模型协方差矩阵的凸线性组合,通过对因子模型的改进来提高模型估计精度.在构造因子模型时,引入因子选择准则(pcp3(k))来确定因子个数:在确定最优权重α时,使用基于MSE(S)分解的思想求解.通过数据验证发现,相较于传统方法,提升了协方差矩阵估计精确性;在构造投资组合模型时,也可以有效降低投资风险.
文献关键词：
因子模型;收缩估计;高维协方差矩阵;投资组合
中图分类号：
作者姓名：
杨小卜
作者机构：
兰州财经大学 统计学院,甘肃 兰州730020
文献出处：
引用格式：
[1]杨小卜-.基于因子收缩方法的高维协方差估计)[J].数学的实践与认识,2022(10):94-103
A类：
收缩估计,pcp3
B类：
协方差估计,高维协方差矩阵,因子模型,线性组合,进来,模型估计,估计精度,引入因子,确定因子,最优权重,MSE,数据验证,协方差矩阵估计,精确性,投资组合模型,投资风险
AB值：
0.29158
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