کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
417416 681501 2016 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Comparison of linear shrinkage estimators of a large covariance matrix in normal and non-normal distributions
ترجمه فارسی عنوان
مقایسه برآوردگرهای انقباض خطی یک ماتریس کوواریانس بزرگ در توزیع نرمال و غیر عادی
کلمات کلیدی
ماتریس کوواریانس، دوقطبی ابعاد بزرگ، نمونه بزرگ، توزیع غیر عادی، توزیع نرمال، برآوردگر انقباضی خطی، تابع ریسک، انقباض
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی

The problem of estimating the large covariance matrix of both normal and non-normal distributions is addressed. In convex combinations of the sample covariance matrix and a positive definite target matrix, the optimal weight is estimated by exact or approximate unbiased estimators of the numerator and denominator of the optimal weight in normal or non-normal cases. A spherical and a diagonal matrices are two typical examples of target matrices, and the corresponding single shrinkage estimators are provided. A double shrinkage estimator which shrinks the sample covariance matrix toward the two target matrices is also suggested. The performances of single and double shrinkage estimators are numerically investigated through simulation and empirical studies.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 95, March 2016, Pages 95–108
نویسندگان
, , ,