Determining the Number of Factors in the General Dynamic Factor Model
一般动态因子模型中的因子数量确定AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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一般动态因子模型中的因子数量确定
- 研究问题
- 在一般动态因子模型中，如何确定共同冲击的数量，并利用大量时间序列的信息获得具有一致性的数量选择准则？
- 方法与思路
- 作者基于共同冲击数量等于谱密度矩阵发散特征值数量这一关系构造信息准则，并讨论大截面、长时间维度下的一致性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究给出准则一致性的充分条件、实施方式及模拟和实证示例，并为美国经济共同驱动因素数量的讨论提供证据。
- 阅读关注点
- 应区分共同冲击数量与静态因子数量，核对谱密度估计、惩罚项设计，以及截面和时间维度增长所需的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；充分条件、调参方式和美国数据结果未说明，不能推断具体因子数量或刊本变化。
原文摘要
This article develops an information criterion for determining the number q of common shocks in the general dynamic factor model developed by Forni et al., as opposed to the restricted dynamic model considered by Bai and Ng and by Amengual and Watson. Our criterion is based on the fact that this number q is also the number of diverging eigenvalues of the spectral density matrix of the observations as the number n of series goes to infinity. We provide sufficient conditions for consistency of the criterion for large n and T (where T is the series length). We show how the method can be implemented and provide simulations and empirics illustrating its very good finite-sample performance. Application to real data adds a new empirical facet to an ongoing debate on the number of factors driving the U.S. economy.