基于交叉验证收缩法的高维协方差矩阵估计
刘恒; 郭精军
2020
发表期刊统计与决策
期号9页码:39-42
摘要协方差矩阵及其逆矩阵的估计研究在通信工程、金融等领域中有着重要的应用价值。文章将样本协方差矩阵与其锥形(Tapering)矩阵进行凸线性组合,用交叉验证的方法研究了高维数据背景下协方差矩阵的估计问题。首先确定了Tapering矩阵未知时的最优窗宽,得到了未知收缩强度的显式解。其次提出了新的协方差矩阵估计量——交叉验证收缩估计量(CVS)。结果发现:将其应用在估计区间较大的投资组合时,CVS估计量使投资者获得了更高的收益和经济福利。
关键词协方差矩阵 交叉验证收缩估计量 投资组合
DOI10.13546/j.cnki.tjyjc.2020.09.008
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收录类别CSSCI
ISSN1002-6487
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/10376
专题统计与数据科学学院
作者单位兰州财经大学统计学院
第一作者单位统计与数据科学学院
推荐引用方式
GB/T 7714
刘恒,郭精军. 基于交叉验证收缩法的高维协方差矩阵估计[J]. 统计与决策,2020(9):39-42.
APA 刘恒,&郭精军.(2020).基于交叉验证收缩法的高维协方差矩阵估计.统计与决策(9),39-42.
MLA 刘恒,et al."基于交叉验证收缩法的高维协方差矩阵估计".统计与决策 .9(2020):39-42.
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