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Spectral norm bounds for high-dimensional realized covariance matrices and application to weak factor models

Yuta Koike首次提交 2023-10-09 · 修订 2023-10-09 · v1arXiv预印本

高维已实现协方差矩阵的谱范数界及弱因子模型应用AI 解读

Motivated by statistical analysis of latent factor models for high-frequency financial data, we develop sharp upper bounds for the spectral norm of the realized covariance matrix of a high-dimensional Itô semimartingale with possibly infinite activity jumps. For this purpose, we develop Burkholder-Gundy type inequalities for matrix martingales with the help of the theory of non-commutative $L^p$ spaces. The obtained bounds are applied to estimating the number of (relevant)…Motivated by statistical analysis of latent factor models for high-frequency financial data, we develop sharp upper bounds for the spectral norm of the realized covariance matrix of a high-dimensional Itô semimartingale with possibly infinite activity jumps. For this purpose, we develop Burkholder-Gundy type inequalities for matrix martingales with the help of the theory of non-commutative $L^p$ spaces. The obtained bounds are applied to estimating the number of (relevant)…

金融 · 金融因子高维与机器学习金融 · 高频计量

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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