Regression model
主成分リスク要因
リスク要因PCAは、多数の資産の収益率共分散行列を、体系的リスク要因として解釈される少数の直交する主成分に分解する次元削減手法である。LittermanとScheinkman (1991) はこれを用いて債券収益率が少数の共通要因によって駆動されることを示し、ConnorとKorajczyk (1988) は裁定価格理論 (APT) のための統計的要因解釈を開発した。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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.
- 信用リスクモデル（マートン、KMV、クレジット・メトリックス）ファイナンス↔ compare
- 因子分析研究統計↔ compare
- 金利モデル（ヴァシチェク、CIR、ネルソン・シーゲル）ファイナンス↔ compare
- 平均分散ポートフォリオ最適化（マルコヴィッツ）ファイナンス↔ compare
- 最小二乗法 (OLS) 回帰計量経済学↔ compare