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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of the American Statistical Association Jg. 118; H. 542; S. 1038 - 1055
Hauptverfasser: Chen, Elynn Y., Fan, Jianqing
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
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