Hoofdcomponenten als Risicofactoren
Risicofactor-PCA is een dimensiereductiemethode die de covariantiematrix van rendementen van vele activa ontleedt in een kleine set orthogonale hoofdcomponenten, geïnterpreteerd als systematische risicofactoren. Litterman en Scheinkman (1991) gebruikten het om aan te tonen dat obligatierendementen worden gedreven door enkele gemeenschappelijke factoren, en Connor en Korajczyk (1988) ontwikkelden de statistische-factorinterpretatie voor de APT.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Kredietrisicomodellen (Merton, KMV, CreditMetrics)Financiering↔ compare
- FactoranalyseOnderzoeksstatistiek↔ compare
- Rente-modellen (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Financiering↔ compare
- Gemiddelde-variantieportefeuilleoptimalisatie (Markowitz)Financiering↔ compare
- Gewone Kleinste Kwadraten (GKK) RegressieEconometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →