【摘 要】
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大数据时代的到来对我们数据分析适用的范围和领域提出了很高的要求,尤其是在变量个数N与样本个数T相近的情况下,经典统计理论的应用遇到了极大的挑战。本篇论文主要是以金融领域的投资组合问题为切入点,对随机矩阵理论应用于高维极限时的进展作一个总结,以读书报告的形式阐述该问题解决的方法和逻辑。我们会先介绍随机矩阵的基础相关结论,包括最重要的Wishart条件概率分布,以及Stieltjes变换。紧接着通过假
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大数据时代的到来对我们数据分析适用的范围和领域提出了很高的要求,尤其是在变量个数N与样本个数T相近的情况下,经典统计理论的应用遇到了极大的挑战。本篇论文主要是以金融领域的投资组合问题为切入点,对随机矩阵理论应用于高维极限时的进展作一个总结,以读书报告的形式阐述该问题解决的方法和逻辑。我们会先介绍随机矩阵的基础相关结论,包括最重要的Wishart条件概率分布,以及Stieltjes变换。紧接着通过假设原矩阵C满足共轭等一定前提条件,以样本协方差矩阵E的谱分布及特征向量作为研究对象,寻找其与真实矩阵C之间的联系,然后结合以上理论以及贝叶斯统计方法,建立高维问题中的最优旋转不变估计量。最后我们将详细介绍Markowitz投资组合,将oracle估计应用于最小方差风险模型,分析比较不同估计,以及不同的处理方法带来的差异。
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