Hauptkomponenten-Risikofaktoren
Risikofaktor-PCA ist eine Dimensionsreduktionsmethode, die die Kovarianzmatrix der Renditen vieler Vermögenswerte in eine kleine Anzahl orthogonaler Hauptkomponenten zerlegt, die als systematische Risikofaktoren interpretiert werden. Litterman und Scheinkman (1991) nutzten sie, um zu zeigen, dass Anleiherenditen von wenigen gemeinsamen Faktoren getrieben werden, und Connor und Korajczyk (1988) entwickelten die statistische Faktoreninterpretation für die APT.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Litterman, R. & Scheinkman, J. (1991). Common Factors Affecting Bond Returns. Journal of Fixed Income, 1(1), 54-61. DOI: 10.3905/jfi.1991.692347 ↗
- 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 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 1). Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition. ScholarGate. https://scholargate.app/de/finance/principal-component-risk
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Kreditrisikomodelle (Merton, KMV, CreditMetrics)Finanzwirtschaft↔ compare
- FaktorenanalyseForschungsstatistik↔ compare
- Zinsmodelle (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Finanzwirtschaft↔ compare
- Mittelwert-Varianz-Portfoliooptimierung (Markowitz)Finanzwirtschaft↔ compare
- Methode der kleinsten Quadrate (OLS)Ökonometrie↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →