高维因子分析及其应用

本书重点介绍高维向量数据和张量数据的生成机制、因子结构建模与统计推断，以及它们在若干应用场景和实证分析中的应用。本书关注高维因子分析方法的有效性和稳健性，力求以问题为导向，以数据更新迭代为主线，以方法创新和理论建立为主基调，以应用和实证为最终目标。

本书适合需要用到因子分析的研究者阅读，也可以作为统计学和计量经济学研究生的参考书、选修课或讨论课教材。

第1章 因子分析简介

1.1 应用背景和发展历程

1.2 预备知识和本书导读

1.3 因子模型的应用

参考文献

第2章 高维向量因子模型

2.1 高维条件均值向量因子模型

2.2 高维稳健向量因子分析

2.3 扩展阅读

参考文献

第3章 高维矩阵因子模型

3.1 高维条件均值矩阵因子模型

3.2 高维稳健矩阵因子分析

3.3 混合数据矩阵因子模型

3.4 扩展阅读

参考文献

第4章 高维张量型数据扩展

4.1 张量因子模型

4.2 非自相关张量因子模型估计方法

4.3 迭代投影方法

4.4 张量Huber因子模型

4.5 扩展阅读

参考文献

第5章 连续时间因子模型

5.1 连续时间因子模型简介

5.2 参数估计与高维波动率矩阵估计

5.3 时变性检验

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