Tôi quan tâm đến việc phù hợp với một mô hình giống như phân tích nhân tố trên lợi nhuận tài sản hoặc các mô hình biến tiềm ẩn tương tự khác. Các giấy tờ tốt để đọc về chủ đề này là gì? Tôi đặc biệt quan tâm đến cách xử lý thực tế là một mô hình phân tích nhân tố giống hệt nhau dưới sự thay đổi dấu hiệu cho "tải nhân tố".
Câu trả lời:
Một số tài liệu tham khảo để giúp bạn ra ngoài.
Tom chồn. Tự động lựa chọn kích thước cho PCA. NIPS 2000 url:
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/minka/ con / pca /
Nếu bạn quen thuộc với lựa chọn mô hình lý thuyết thông tin (MML, MDL, v.v.), tôi khuyên bạn nên kiểm tra:
CS Wallace. Phân tích nhiều yếu tố theo ước tính MML.
http://www.allisons.org/ll/Images/P
People / Wellace / Multi-Factor / Báo cáo công nghệ:
http://www.allisons.org/ll/Images/P People / Warace / Multi-Factor / RE95.218 .pdf
Dưới đây là một vài gợi ý, nhiều hơn từ các tài liệu thống kê, hướng đến các ứng dụng trong tài chính:
1) Geweke, J., & Zhou, G. (1996). Đo lường lỗi định giá của lý thuyết giá chênh lệch giá. Đánh giá về nghiên cứu tài chính, 9 (2), 557. Nghiên cứu tài chính xã hội. Truy cập ngày 29 tháng 1 năm 2011, từ http://rfs.oxfordjournals.org/content/9/2/557.abab .
Bạn có thể bắt đầu ở đây - một cuộc thảo luận chi tiết về các vấn đề nhận dạng (liên quan đến và bao gồm cả sự không xác định dấu hiệu bạn mô tả)
2) Ác mộng, O., & West, M. (2000). Mô hình nhân tố động Bayesian và phân bổ danh mục đầu tư. Tạp chí Thống kê Kinh doanh & Kinh tế, 18 (3), 338. doi: 10.2307 / 1392266.
2) Dây thừng, HF, & Tây, M. (2004). Đánh giá mô hình Bayes trong phân tích nhân tố. Statistica Sinica, 14 (1), 41â68. Công dân. Truy cập ngày 19 tháng 9 năm 2010, từ http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/doad?doi=10.1.1.10.8242&rep=rep1&type=pdf .
Chúc may mắn!
Bạn nên xem xét một số cách tiếp cận Bayes không định lượng (xem bài viết này và bài viết này ) để phân tích nhân tố mà không giả định số lượng các yếu tố được biết đến; người đầu tiên cũng có thể mô hình hóa trường hợp các yếu tố có cấu trúc phụ thuộc giữa chúng.
Một tổng quan tốt về phân tích nhân tố là Phương pháp biến đổi tiềm ẩn và Phân tích nhân tố của Bartholomew và Knott. Họ viết về việc giải thích các yếu tố tiềm ẩn. Cuốn sách này không được định hướng theo thuật toán như tôi muốn, nhưng mô tả của họ về ví dụ phân tích nhân tố một phần là tốt.
Bài viết này đề cập đến ước lượng Bayes của mô hình nhân tố phân cấp động:
E. Moench, S. Ng, S. Potter. Mô hình nhân tố phân cấp động, Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York, 2009, Báo cáo số 412. liên kết .
Đương nhiên nó có thể được điều chỉnh cho trường hợp không phân cấp. Như thường lệ, bạn sẽ tìm thấy nhiều tài liệu tham khảo hơn về chủ đề bằng cách lướt qua các tài liệu tham khảo trong bài viết.