Oct, 2023
高维度中投影样本协方差的极值渐近特性及其在金融和卷积网络中的应用
On Extreme Value Asymptotics of Projected Sample Covariances in High
Dimensions with Applications in Finance and Convolutional Networks
TL;DR对高维向量时间序列样本协方差矩阵的某些函数的最大型统计进行研究，以统计地确认或拒绝一个数据集是在正常条件下收集的空假设。该方法推广了样本自协方差函数的最大偏差情况。在线性时间序列的框架下，证明了古贝尔型极值渐近性成立。应用方面涉及长仅最小方差投资组合优化、针对特殊风险的子投资组合分析、ETF指数追踪的稀疏追踪投资组合、用于图像分析的卷积深度学习器和传感器数据的分析。