一个具有因子波动性和它们相关矩阵分离动态的灵活观察因子模型
摘要：具有观测因子的回归模型的灵活随机波动结构在我们的文章中得到了考虑。观测因子的相关系数矩阵是时变的，其演化由逆Wishart过程描述。该模型灵活地规定了观测波动性的演化，特别适用于观测数据维度较高的情况。我们发展了一个马尔可夫链蒙特卡洛算法来估计模型。使用该算法直接获得未来观测的预测分布以及进行模型选择是很简单的。通过使用各种实证数据，包括月度股票回报和组合加权回报，对模型进行了说明和比较，与其他Wishart类型的因子多元随机波动模型相比，结果表明我们的模型具有更好的预测性能。为了处理更具波动性的数据，比如每日或每周的股票回报，论文还允许特殊错误遵循单独的随机波动性过程。
作者：Yu-Cheng Ku, Peter Bloomfield, Robert Kohn
论文ID：1106.3259
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2011-07-14