Faktori rizika glavnih komponenti
Analiza glavnih komponenti rizika (Risk Factor PCA) je metoda smanjenja dimenzionalnosti koja dekomponuje kovarijansnu matricu prinosa mnogih aktive u mali skup ortogonalnih glavnih komponenti koje se tumače kao sistematski faktori rizika. Litterman i Scheinkman (1991) su je koristili da pokažu da na prinose obveznica utiču zajednički faktori, a Connor i Korajczyk (1988) su razvili statističku interpretaciju faktora za APT.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Risk Factor PCA via Return Covariance Decomposition. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Modelovanje kreditnog rizika (Merton, KMV, CreditMetrics)Finansije↔ compare
- Faktorska analizaIstraživačka statistika↔ compare
- Modeli kamatnih stopa (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Finansije↔ compare
- Optimizacija portfolija srednja vrednost-varijansa (Markowitz)Finansije↔ compare
- Regresija običnih najmanjih kvadrata (OLS)Ekonometrija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →