Risk Factor PCA (Pääkomponenttianalyysi riskitekijöille)
Risk Factor PCA on dimensionaalisuutta vähentävä menetelmä, joka hajottaa monien omaisuuserien tuottojen kovarianssimatriisin pieneen joukkoon ortogonaalisia pääkomponentteja, jotka tulkitaan systemaattisiksi riskitekijöiksi. Litterman ja Scheinkman (1991) käyttivät sitä osoittaakseen, että joukkovelkakirjojen tuottoja ohjaa muutama yhteinen tekijä, ja Connor ja Korajczyk (1988) kehittivät tilastollisen tekijän tulkinnan Arbitrage Pricing Theorylle (APT).
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 1). Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.
- Luottoriskimallit (Merton, KMV, CreditMetrics)Rahoitus↔ compare
- FaktorianalyysiTutkimuksen tilastomenetelmät↔ compare
- Korkomallit (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Rahoitus↔ compare
- Keskimääräisen tuoton ja varianssin mukainen portfolion optimointi (Markowitz)Rahoitus↔ compare
- OLS-regressio (Ordinary Least Squares)Ekonometria↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →