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Nonlinear principal components and long-run implications of multivariate diffusions

Xiaohong Chen · Lars Peter Hansen · José Scheinkman刊期 2009-12-01 · 卷 37（6B）The Annals of Statistics已编入正刊

非线性主成分与多元扩散过程的长期含义AI 解读

We investigate a method for extracting nonlinear principal components (NPCs). These NPCs maximize variation subject to smoothness and orthogonality constraints; but we allow for a general class of constraints and multivariate probability densities, including densities without compact support and even densities with algebraic tails. We provide primitive sufficient conditions for the existence of these NPCs. By exploiting the theory of continuous-time, reversible Markov…

宏观 · 时间序列因子模型核、筛与局部多项式
被引 22 次 ↗OpenAlex · 核验
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