| 大维协方差阵的估计及其应用 |
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| 引用本文： | 刘丽萍,王紫萍.大维协方差阵的估计及其应用[J].数学的实践与认识,2016(20):1-9. |
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| 作者姓名： | 刘丽萍 王紫萍 |
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| 作者单位： | 贵州财经大学数学与统计学院,贵州贵阳,550025 |
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| 基金项目： | 贵州省教育厅2015年度普通本科高校自然科学研究项目(黔教合KY字[2015]423)，2015年全国统计科学研究项目(2015LY19)，国家社会科学基金(16CTJ013) |
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| 摘 要： | 大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视.首先以风险因子为自变量,对股票收益率建立线性回归模型;然后通过引入惩罚函数将取值非常接近的回归系数归为一组,近而来估计大维数据的协方差阵,提出了基于回归聚类算法的分块模型(BM-CAR),模型克服了传统的稀疏协方差阵估计的弊端.通过模拟和实证研究发现:较因子协方差阵估计方法而言,BM-CAR明显提高了大维协方差阵的估计效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利.
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| 关 键 词： | 回归聚类算法 BM-CAR模型 大维协方差阵 |
The Estimation and Application of Large Dimensional Covariance Matrix |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | clustering algorithm in regression BM-CAR Model large covariance |
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