通过随机矩阵测试：确定预测模型中因子的数量：加密货币
摘要：使用随机矩阵测试确定预测模型中具有统计显著性的因素的数量。所应用的预测模型属于减少秩回归（RRR）类型，特别是我们选择了一种被视为典型相关分析（CCA）的变体。作为实证数据，我们使用以小时为频率的加密货币数据，其中变量选择是通过信息论的准则完成的。结果与通常的视觉检查一致，并且避免了主观因素的影响。此外，与交叉验证方法相比，计算成本极低。
作者：Andr\'es Garc\'ia Medina and Graciela Gonz\'alez-Far\'ias
论文ID：1905.00545
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2019-05-03