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Principal component analysis in econometrics: a selective inference perspective

Yasuyuki Matsumura · Chisato Tachibana首次提交 2025-11-13 · 修订 2025-12-11 · v2arXiv预印本

计量经济学中的主成分分析：选择性推断视角AI 解读

We study the long-standing problem of determining the number of principal components in econometric applications from a selective inference perspective. We consider i.i.d. observations from a $p$ -dimensional random vector with $p<n$ and define the ``true'' dimensionality as the rank of the population covariance matrix. Building on the sequential testing viewpoint, we propose a data-driven procedure that estimates $\rank(Σ_X)$ using a statistic that depends on the eigenvalues…We study the long-standing problem of determining the number of principal components in econometric applications from a selective inference perspective. We consider i.i.d. observations from a $p$-dimensional random vector with $p<n$ and define the ``true'' dimensionality as the rank of the population covariance matrix. Building on the sequential testing viewpoint, we propose a data-driven procedure that estimates $\rank(Σ_X)$ using a statistic that depends on the eigenvalues…

因子模型

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