ScholarGate
Асистент
Regression model

Фактори на риска чрез главни компоненти

PCA на факторите на риска е метод за намаляване на размерността, който разлага ковариационната матрица на възвръщаемостта на много активи на малък набор от ортогонални главни компоненти, интерпретирани като систематични фактори на риска. Litterman и Scheinkman (1991) го използват, за да покажат, че възвръщаемостта на облигациите се движи от няколко общи фактора, а Connor и Korajczyk (1988) разработват статистическата факторна интерпретация за APT.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороИзтегляне на слайдове

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Litterman, R. & Scheinkman, J. (1991). Common Factors Affecting Bond Returns. Journal of Fixed Income, 1(1), 54-61. DOI: 10.3905/jfi.1991.692347
  2. Connor, G. & Korajczyk, R. A. (1988). Risk and Return in an Equilibrium APT: Application of a New Test Methodology. Journal of Financial Economics, 21(2), 255-289. DOI: 10.1016/0304-405X(88)90062-1

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/finance/principal-component-risk

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGatePrincipal Component Risk Factors (Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/finance/principal-component-risk · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026