論文の概要: Sparse Asymptotic PCA: Identifying Sparse Latent Factors Across Time Horizon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09738v1
• Date: Sat, 13 Jul 2024 01:32:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 21:08:35.952050
• Title: Sparse Asymptotic PCA: Identifying Sparse Latent Factors Across Time Horizon
• Title（参考訳）: スパース漸近性PCA : 時間軸におけるスパース潜伏因子の同定
• Authors: Zhaoxing Gao,
• Abstract要約: 本稿では、新しいスパース主成分分析(APCA)を用いたスパース潜在因子モデリング手法を提案する。 APCAは、因子プロセスは時間的水平線上でスパースであると仮定するが、対応する負荷行列は必ずしもスパースではない。 2004年1月から2016年12月までのS&P500種株価バランスパネルの日次リターンを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel method for sparse latent factor modeling using a new sparse asymptotic Principal Component Analysis (APCA). This approach analyzes the co-movements of large-dimensional panel data systems over time horizons within a general approximate factor model framework. Unlike existing sparse factor modeling approaches based on sparse PCA, which assume sparse loading matrices, our sparse APCA assumes that factor processes are sparse over the time horizon, while the corresponding loading matrices are not necessarily sparse. This development is motivated by the observation that the assumption of sparse loadings may not be appropriate for financial returns, where exposure to market factors is generally universal and non-sparse. We propose a truncated power method to estimate the first sparse factor process and a sequential deflation method for multi-factor cases. Additionally, we develop a data-driven approach to identify the sparsity of risk factors over the time horizon using a novel cross-sectional cross-validation method. Theoretically, we establish that our estimators are consistent under mild conditions. Monte Carlo simulations demonstrate that the proposed method performs well in finite samples. Empirically, we analyze daily stock returns for a balanced panel of S&P 500 stocks from January 2004 to December 2016. Through textual analysis, we examine specific events associated with the identified sparse factors that systematically influence the stock market. Our approach offers a new pathway for economists to study and understand the systematic risks of economic and financial systems over time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいスパース漸近主成分分析(APCA)を用いたスパース潜在因子モデリング法を提案する。 このアプローチは、一般的な近似因子モデルフレームワーク内での時間的地平線上の大次元パネルデータシステムのコムーブメントを分析する。 スパース負荷行列を仮定するスパースPCAに基づく既存のスパース因子モデリング手法とは異なり、我々のスパースAPCAは、ファクタプロセスは時間水平線上でスパースであり、対応するロード行列はスパースではないと仮定する。 この発展は、市場要因への露出が一般的に普遍的で非スパースである場合、スパース負荷の仮定が金融リターンに適さないという観察によって動機づけられる。 そこで本研究では,第1のスパース因子過程を推定する停電電力法と,多要素ケースの逐次デフレ法を提案する。 さらに,新たなクロスセクション・クロスバリデーション手法を用いて,時間的地平線上でのリスク要因の空間性を特定するためのデータ駆動型手法を開発した。 理論的には、我々の推定器は穏やかな条件下で一貫していることが証明される。 モンテカルロシミュレーションは、提案手法が有限標本でうまく動作することを示した。 2004年1月から2016年12月までのS&P500種株価バランスパネルの日次リターンを実証的に分析した。 本研究はテキスト分析を通じて,市場を体系的に左右するスパース要因に関連する特定の事象について検討する。 我々のアプローチは、経済学者が経済・金融システムの体系的なリスクを時間とともに研究し理解する新たな道筋を提供する。

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