Determining number of factors under stability considerations
基于稳定性考量确定因子数量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论线性因子模型的因子数、载荷空间与一致选择准则，对应因子模型方法，但未说明应用领域。
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基于稳定性考量确定因子数量
- 研究问题
- 在线性因子模型中，如何利用样本拆分后估计载荷空间的稳定性判断因子数量，并获得具有一致性的选择准则？
- 方法与思路
- 作者用拆分样本所得载荷空间之间的主角度构造不稳定性指标，再借助随机矩阵理论中非离群特征向量的完全离域性建立准则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出的因子数准则具有一致性，所需渐近条件弱于已有方法，并以模拟和真实数据示例展示相对优势。
- 阅读关注点
- 应核对样本拆分方式、主角度指标与因子数的关系、因子强度和误差结构条件，以及较弱条件所针对的具体基准。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列明一致性条件、真实数据对象或数值结果，不能判断普遍优势。
原文摘要
This paper proposes a novel method for determining the number of factors in linear factor models under stability considerations. An instability measure is proposed based on the principal angle between the estimated loading spaces obtained by data splitting. Based on this measure, criteria for determining the number of factors are proposed and shown to be consistent. This consistency is obtained using results from random matrix theory, especially the complete delocalization of non-outlier eigenvectors. The advantage of the proposed methods over the existing ones is shown via weaker asymptotic requirements for consistency, simulation studies and a real data example.