【摘 要】
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高维协方差矩阵的估计问题现已成为大数据统计分析中的基本问题,传统方法要求数据满足正态分布假定且未考虑异常值影响,当前已无法满足应用需要,更加稳健的估计方法亟待被提
【机 构】
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中央国债登记结算有限责任公司博士后科研工作站,中国人民银行金融研究所,首都经济贸易大学统计学院,中央财经大学统计与数学学院,中国现场统计研究会,中国现场统计研究会统计综合评价研究分会
【基金项目】
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2017年国家公派留学博士生联合培养项目(201706490003),2018年国家公派留学博士生联合培养项目(201806490076),国家自然科学基金面上项目“基于高性能计算的养老目标基金投资策略研究”(61873254)
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高维协方差矩阵的估计问题现已成为大数据统计分析中的基本问题,传统方法要求数据满足正态分布假定且未考虑异常值影响,当前已无法满足应用需要,更加稳健的估计方法亟待被提出。针对高维协方差矩阵,一种稳健的基于子样本分组的均值-中位数估计方法被提出且简单易行,然而此方法估计的矩阵并不具备正定稀疏特性。基于此问题,本文引进一种中心正则化算法,弥补了原始方法的缺陷,通过在求解过程中对估计矩阵的非对角元素施加L1范数惩罚,使估计的矩阵具备正定稀疏的特性,显著提高了其应用价值。在数值模拟中,本文所提出的中心正则稳健估计有着
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