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High Dimensional Factor Analysis with Weak Factors

Jungjun Choi · Ming Yuan首次提交 2024-02-08 · 修订 2024-02-08 · v1arXiv预印本

弱因子下的高维因子分析AI 解读

This paper studies the principal components (PC) estimator for high dimensional approximate factor models with weak factors in that the factor loading ( $\boldsymbolΛ^0$ ) scales sublinearly in the number $N$ of cross-section units, i.e., $\boldsymbolΛ^{0\top} \boldsymbolΛ^0 / N^α$ is positive definite in the limit for some $α\in (0,1)$ . While the consistency and asymptotic normality of these estimates are by now well known when the factors are strong, i.e., $α=1$ , the…This paper studies the principal components (PC) estimator for high dimensional approximate factor models with weak factors in that the factor loading ($\boldsymbolΛ^0$) scales sublinearly in the number $N$ of cross-section units, i.e., $\boldsymbolΛ^{0\top} \boldsymbolΛ^0 / N^α$ is positive definite in the limit for some $α\in (0,1)$. While the consistency and asymptotic normality of these estimates are by now well known when the factors are strong, i.e., $α=1$, the…

宏观 · 因子模型高维与机器学习

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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