PROJECTED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS IN FACTOR MODELS

This paper introduces a Projected Principal Component Analysis (Projected-PCA), which employees principal component analysis to the projected (smoothed) data matrix onto a given linear space spanned by covariates. When it applies to high-dimensional factor analysis, the projection removes noise comp...

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Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	The Annals of statistics Jg. 44; H. 1; S. 219
Hauptverfasser:	Fan, Jianqing, Liao, Yuan, Wang, Weichen
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States 01.02.2016
Schlagworte:	loading matrix modeling sieve approximation high dimensionality rates of covergence semi-parametric factor models
ISSN:	0090-5364
Online-Zugang:	Weitere Angaben
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