大維因子模型的因子個數(shù)估計.pdf

1、本文分別對大維條件下的廣義動態(tài)因子模型和漸近靜態(tài)因子模型構造了一種信息準則以估計他們的因子個數(shù)。本文主要受Onatski(2009)的啟發(fā)，其核心在于以下兩點:第一，關于廣義動態(tài)因子模型的方法，在一定的條件下，利用傅立葉變換將序列的動態(tài)結構轉化為類似Chamberlain和Rothschild(1983)提出的靜態(tài)結構，然后用類似Bai和Ng(2002)的方法建立信息準則，相比Hallin和Liska(2007)的方法，我們的條件更加寬

2、松。第二，關于漸近靜態(tài)因子模型的方法，我們對原變量做一個特殊的變換:(X)j=Xj+√-1Xj+T/2((X)j為變換后的向量，j=1,…，T/2)，然后在一定條件下建立信息準則。我們的方法的一致性在文中的假設下均得到了有效的保證，而且蒙特卡洛模擬顯示，我們的方法比Bai和Ng(2002)和Haliin(2007)更能適應強相關和強噪聲的情況。
　　本文的主要內(nèi)容如下:第一章主要論述因子模型的研究背景、意義和研究現(xiàn)狀，并提出廣義動