ScholarGate
Assistent
Regression model

Risikofaktorer basert på hovedkomponentanalyse

Risikofaktor PCA er en dimensjonsreduksjonsmetode som dekomponerer kovariansmatrisen for avkastningen til mange aktiva til et lite antall ortogonale hovedkomponenter, tolket som systematiske risikofaktorer. Litterman og Scheinkman (1991) brukte den til å vise at obligasjonsavkastning drives av noen få felles faktorer, og Connor og Korajczyk (1988) utviklet den statistiske faktor-tolkningen for APT.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Litterman, R. & Scheinkman, J. (1991). Common Factors Affecting Bond Returns. Journal of Fixed Income, 1(1), 54-61. DOI: 10.3905/jfi.1991.692347
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGatePrincipal Component Risk Factors (Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/finance/principal-component-risk · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026