因子个数的二阶渐近性

论文摘要

在高维因子模型的统计推断中,一个重要的问题是估计公共因子的个数。现有研究仅考虑r的相合性,而估计的精确度,例如收敛速度和中心极限定理,仍然没有得到解决。因此,本论文将研究高维近因子模型的因子个数估计值的二阶渐近性。通过采用样本分离和主成分分析相结合的方法,我们将估计高维近因子模型的因子个数转化为估计低维波动矩阵的秩。利用简单的矩阵干扰技术可以得到秩的伪估计值,并且我们证明所估计的伪秩具有渐近正态分布,并可用于检验因子的个数。数值模拟研究表明,渐近正态分布具有准确的覆盖率并在假设检验的应用中能有效控制第一类误差且具有良好的性能。在实证研究中,我们对两个真实金融数据集进行检验,发现影响因素的个数大致为3。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 瞿曼湖

导师: 孔新兵

关键词: 高维近因子模型,矩阵干扰,主成分分析

来源: 苏州大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 苏州大学

分类号: F224;F832.51

DOI: 10.27351/d.cnki.gszhu.2019.003135

总页数: 52

文件大小: 1989K

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标签：高维近因子模型论文;  矩阵干扰论文;  主成分分析论文;