随机矩阵理论在金融中的应用：旧识与新知

M. Potters; J. P. Bouchaud; L. Laloux

随机矩阵理论在金融中的应用：旧识与新知

数据分析、统计与概率 2008-12-02 v1 无序系统与神经网络统计金融

作者: M. Potters , J. P. Bouchaud , L. Laloux

摘要

本篇提交于克拉科夫“随机矩阵理论应用”会议的会议录文章，总结了一系列关于随机矩阵理论（RMT）在金融中应用的研究，其中一些较早，另一些较新。我们首先回顾该领域的一些早期结果，特别着重于相关矩阵清洗在投资组合优化中的应用，并讨论将马尔琴科-帕斯图尔（MP）分布推广到非平凡的“真实”底层相关矩阵。然后我们给出关于金融背景下出现的不同问题的新结果：（a）将MP结果推广到使用指数移动平均构造的经验相关矩阵（ECM）的情形，对此我们给出了一个优美的新推导；（b）“市场”特征值及其关联特征向量的特定动力学，这定义了单位球上一个有趣的奥恩斯坦-乌伦贝克过程；（c）ECM对收益观测频率的依赖性及其用滞后交叉影响所做的解释。

关键词

引用

@article{arxiv.physics/0507111,
  title  = {Financial Applications of Random Matrix Theory: Old Laces and New Pieces},
  author = {M. Potters and J. P. Bouchaud and L. Laloux},
  journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0507111},
  year   = {2008}
}

备注

Proceedings of the Cracow conference on `Applications of Random Matrix Theory to Economy and Other Complex Systems'

随机矩阵理论在金融中的应用：旧识与新知

摘要

关键词

引用

备注

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