Statistical Inference for High-Dimensional Matrix-Variate Factor Models
This article considers the estimation and inference of the low-rank components in high-dimensional matrix-variate factor models, where each dimension of the matrix-variates (p × q) is comparable to or greater than the number of observations (T). We propose an estimation method called α-PCA that pres...
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| Veröffentlicht in: | Journal of the American Statistical Association Jg. 118; H. 542; S. 1038 - 1055 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Alexandria
Taylor & Francis
03.04.2023
Taylor & Francis Ltd |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0162-1459, 1537-274X, 1537-274X |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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