論文の概要: Mining the Factor Zoo: Estimation of Latent Factor Models with Sufficient Proxies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12845v1
• Date: Sun, 25 Dec 2022 03:10:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:36:46.079683
• Title: Mining the Factor Zoo: Estimation of Latent Factor Models with Sufficient Proxies
• Title（参考訳）: 因子動物園の採掘:十分なプロキシを持つ潜在因子モデルの推定
• Authors: Runzhe Wan, Yingying Li, Wenbin Lu and Rui Song
• Abstract要約: 我々は2つのアプローチを潜在因子モデル推定にブリッジすることを提案する。 我々は、潜在因子モデルの推定を堅牢で、柔軟で、統計的により正確にする。 ボーナスとして、要素数の増加も認められている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.737081616352913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latent factor model estimation typically relies on either using domain knowledge to manually pick several observed covariates as factor proxies, or purely conducting multivariate analysis such as principal component analysis. However, the former approach may suffer from the bias while the latter can not incorporate additional information. We propose to bridge these two approaches while allowing the number of factor proxies to diverge, and hence make the latent factor model estimation robust, flexible, and statistically more accurate. As a bonus, the number of factors is also allowed to grow. At the heart of our method is a penalized reduced rank regression to combine information. To further deal with heavy-tailed data, a computationally attractive penalized robust reduced rank regression method is proposed. We establish faster rates of convergence compared with the benchmark. Extensive simulations and real examples are used to illustrate the advantages.
• Abstract（参考訳）: 潜在因子モデルの推定は通常、いくつかの観測された共変数を因子プロキシとして手動で選択するためにドメイン知識を使うか、主成分分析のような純粋に多変量解析を行うかのどちらかに依存する。 しかし、前者のアプローチはバイアスに悩まされ、後者は追加情報を組み込むことができない。 本稿では,これらの2つの手法を橋渡しし,因子プロキシの数を分散させ,潜在因子モデルの推定をより堅牢で柔軟で統計的に正確にすることを提案する。 ボーナスとして、要素数の増加も認められている。 提案手法の核心は,情報結合のためのペナルティを減じたランク回帰である。 さらに, 重み付きデータを扱うため, 計算に魅力的なペナライズされたロバスト低減ランク回帰法を提案する。 ベンチマークと比較すると,収束速度は速い。 強大なシミュレーションと実例は、その利点を説明するために使われる。

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