分层主成分分析与建模资产相关性
摘要：跨国家和行业模拟成千上万只股票之间的横截面相关性是具有挑战性的。在本文中，我们展示了使用分层主成分分析（HPCA）相对于经典主成分分析的优势。我们还引入了一种用于识别股票的同质群集或“合成部门”的统计聚类算法。我们应用这些方法研究了美国、欧洲、中国和新兴市场的横截面相关性。
作者：Marco Avellaneda and Juan Andr''es Serur
论文ID：2010.04140
分类：Mathematical Finance
分类简称：q-fin.MF
提交时间：2020-10-09