積分共分散行列の高次元Hayashi-Yoshida推定量の極限スペクトル分布【JST・京大機械翻訳】

Chakrabarti Arnab; Sen Rituparna

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200478287899 整理番号：22P0022356

積分共分散行列の高次元Hayashi-Yoshida推定量の極限スペクトル分布【JST・京大機械翻訳】

Limiting Spectral Distribution of High-dimensional Hayashi-Yoshida Estimator of Integrated Covariance Matrix

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発行年： 2022年01月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,高次元株価プロセスのための高周波データからの統合共分散行列の推定を考察した。Hayashi-Yoshida共容量推定器は非同期データに対する現実化共進化性の改善であり,低次元でよく働く。しかし,それは高次元状況において矛盾なく,信頼できない。この行列のバルクスペクトルを研究し,次元が無限になる限界事例における真の共分散行列のスペクトルへのその結合を確立した。結果を,有限,しかし,高次元事例におけるシミュレーション研究で例示した。50のストックに関するダニごとのデータによる実データへの応用を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , 統計学

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