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Dynamic Factor Correlations
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AI
DOI：10.1002/jae.70062.png)
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摘要
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我们引入了一种动态因子相关模型，其核心方法论创新是受广义费希尔变换启发的无变化参数化动态因子载荷。该模型能够容纳时变相关性、异质重尾分布以及相依特有冲击。应用于包含12种资产的小型市场和包含323只股票的大型市场，因子结构诱导出一个具有稀疏块结构的特有相关矩阵，其依赖性集中在子行业内，从而能够扩展到高维度。因子载荷和相关系数均发生显著变化。通过卷积分布引入异质重尾分布，相较于高斯和多变量基准模型，取得了显著改进。
Keyword:
block correlation matrix
factor structure
heavy-tailed distributions
high-dimensional modeling
multivariate GARCH
期刊
J
IF:
3.1
论文数:
55
被引数:
8.0K
机构
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