预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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1 篇论文

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Tensor PCA for Factor Models

Andrii Babii · Eric Ghysels · Junsu Pan首次提交 2022-12-26 · 修订 2025-03-06 · v3arXiv预印本

因子模型的张量主成分分析AI 解读

Modern empirical analysis often relies on high-dimensional panel datasets with non-negligible cross-sectional and time-series correlations. Factor models are natural for capturing such dependencies. A tensor factor model describes the $d$ -dimensional panel as a sum of a reduced rank component and an idiosyncratic noise, generalizing traditional factor models for two-dimensional panels. We consider a tensor factor model corresponding to the notion of a reduced multilinear…Modern empirical analysis often relies on high-dimensional panel datasets with non-negligible cross-sectional and time-series correlations. Factor models are natural for capturing such dependencies. A tensor factor model describes the $d$-dimensional panel as a sum of a reduced rank component and an idiosyncratic noise, generalizing traditional factor models for two-dimensional panels. We consider a tensor factor model corresponding to the notion of a reduced multilinear…

微观 · 面板数据时间序列高维与机器学习

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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