【摘 要】
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随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已
【机 构】
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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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国家自然科学基金面上项目“稳健投资组合选择的并行最优化算法研究与实现”(61272193);中央财经大学研究生科研创新基金项目“高维协方差阵建模及投资组合应用”(201607)资助
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随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,显著减少了待估参数数目,有效地避免了估计误差的累积,且因子分析降维使得协方差矩阵元素之间的相依关系更加清晰。实际建模结果表明,模型与VAR-LASSO方法预测误差较为接近,但是降维效果更加明显,待估参数数目大大减少,更加具备应用价值。基于矩阵值因子模型构建的投资组合收益更加贴近真实
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