Főkomponens kockázati tényezők
A kockázati tényező PCA egy dimenziócsökkentő módszer, amely sok eszköz hozamának kovarianciamátrixát egy kis számú ortogonális főkomponensre bontja, amelyeket szisztematikus kockázati tényezőkként értelmeznek. Litterman és Scheinkman (1991) ezt használták annak bemutatására, hogy a kötvényhozamokat kevés közös tényező hajtja, míg Connor és Korajczyk (1988) kidolgozta a statisztikai tényezők értelmezését az APT-re.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/finance/principal-component-risk
Melyik módszer?
Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.
- Hitelkockázati modellek (Merton, KMV, CreditMetrics)Pénzügy↔ összehasonlítás
- FaktoranalízisKutatási statisztika↔ összehasonlítás
- Kamato-modellek (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Pénzügy↔ összehasonlítás
- Szórás-várható hozam portfólióoptimalizálás (Markowitz)Pénzügy↔ összehasonlítás
- Regresszió Ordináris Legkisebb Négyzetes (OLS) módszerrelÖkonometria↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →