کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1145768 | 1489668 | 2014 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On the strong convergence of the optimal linear shrinkage estimator for large dimensional covariance matrix
ترجمه فارسی عنوان
در همگرایی قوی برآوردگر انقباض خطی بهینه برای ماتریس کوواریانس بعدی بزرگ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
In this work we construct an optimal linear shrinkage estimator for the covariance matrix in high dimensions. The recent results from the random matrix theory allow us to find the asymptotic deterministic equivalents of the optimal shrinkage intensities and estimate them consistently. The developed distribution-free estimators obey almost surely the smallest Frobenius loss over all linear shrinkage estimators for the covariance matrix. The case we consider includes the number of variables p→∞p→∞ and the sample size n→∞n→∞ so that p/n→c∈(0,+∞)p/n→c∈(0,+∞). Additionally, we prove that the Frobenius norm of the sample covariance matrix tends almost surely to a deterministic quantity which can be consistently estimated.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 132, November 2014, Pages 215–228
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 132, November 2014, Pages 215–228
نویسندگان
Taras Bodnar, Arjun K. Gupta, Nestor Parolya,