高维协整与藏本系统
统计方法学
2022-08-16 v1
摘要
本文针对高维协整过程中的对称性与低秩这一非标准约束，提出了一种新颖的估计量。此外，我们通过高斯新息的限制性自助法讨论了高维协整过程的秩估计。我们证明了协整系统的经典秩检验容易低估真实秩，并在一个 100 维系统中展示了该效应。我们还讨论了这种低估对一般高维系统的影响。同时，我们定义了一个线性化藏本（Kuramoto）系统并给出了一项仿真研究，其中我们推断无约束 系统的协整秩，并基于图论方法以及由在该异常约束下对似然进行重参数化导出的对称低秩耦合估计量，进一步推断潜在的聚类网络结构。
引用
@article{arxiv.2208.06819,
title = {High-dimensional cointegration and Kuramoto systems},
author = {Jacob Stærk-Østergaard and Anders Rahbek and Susanne Ditlevsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06819},
year = {2022}
}
备注
20 pages, 7 figures