論文の概要: Probabilistic Quantile Factor Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10301v3
- Date: Thu, 15 Aug 2024 06:09:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 19:30:50.005087
- Title: Probabilistic Quantile Factor Analysis
- Title（参考訳）: 確率的量子係数解析
- Authors: Dimitris Korobilis, Maximilian Schröder,
- Abstract要約: 我々は,エフェロー,エフェメジウム,およびエフェハイ経済政策の不確実性の指標を抽出し,因子分析の文献に貢献する。
経済活動の様々な指標において、高い不確実性と厳密な金融条件指数が優れた予測能力を有することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper extends quantile factor analysis to a probabilistic variant that incorporates regularization and computationally efficient variational approximations. We establish through synthetic and real data experiments that the proposed estimator can, in many cases, achieve better accuracy than a recently proposed loss-based estimator. We contribute to the factor analysis literature by extracting new indexes of \emph{low}, \emph{medium}, and \emph{high} economic policy uncertainty, as well as \emph{loose}, \emph{median}, and \emph{tight} financial conditions. We show that the high uncertainty and tight financial conditions indexes have superior predictive ability for various measures of economic activity. In a high-dimensional exercise involving about 1000 daily financial series, we find that quantile factors also provide superior out-of-sample information compared to mean or median factors.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,正則化と計算効率の良い変分近似を組み込んだ確率的変分へと量子係数解析を拡張した。
我々は,提案した推定器が最近提案した損失ベース推定器よりも精度の高い推定器を実現することができるように,合成および実データ実験を通じて確立する。
本研究は, 経済政策の不確実性, および, 財務状況の指標として, 因子分析の文献を抽出し, 因子分析に寄与する。
経済活動の様々な指標において、高い不確実性と厳密な金融条件指数が優れた予測能力を有することを示す。
約1000の日次ファイナンシャルシリーズを含む高次元のエクササイズでは、平均または中央値の要素と比較して、量子的要因が優れたサンプル外情報を提供することがわかった。
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