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Determining the number of factors in a large-dimensional generalised factor model

Rui Wang · Dandan Jiang首次提交 2022-03-27 · 修订 2022-03-27 · v1arXiv预印本

大维广义因子模型中的因子个数确定AI 解读

This paper proposes new estimators of the number of factors for a generalised factor model with more relaxed assumptions than the strict factor model. Under the framework of large cross-sections $N$ and large time dimensions $T$ , we first derive the bias-corrected estimator $\hat σ^2_*$ of the noise variance in a generalised factor model by random matrix theory. Then we construct three information criteria based on $\hat σ^2_*$ , further propose the consistent estimators of…This paper proposes new estimators of the number of factors for a generalised factor model with more relaxed assumptions than the strict factor model. Under the framework of large cross-sections $N$ and large time dimensions $T$, we first derive the bias-corrected estimator $\hat σ^2_*$ of the noise variance in a generalised factor model by random matrix theory. Then we construct three information criteria based on $\hat σ^2_*$, further propose the consistent estimators of…

宏观 · 因子模型高维与机器学习

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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