金融相关矩阵的噪声掩饰
凝聚态物理
2009-10-31 v1
摘要
我们指出，随机矩阵理论的结果在理解经验相关矩阵的统计结构方面具有巨大的潜在价值，这些矩阵出现在研究价格波动的研究中。本研究的核心结果是，理论预测（基于假设相关矩阵为随机矩阵）与经验数据之间在与不同股票时间序列相关联的特征值密度方面显示出惊人的一致性。特别是，本研究对盲目使用经验相关矩阵进行风险管理提出了严重的质疑。
引用
@article{arxiv.cond-mat/9810255,
title = {Noise Dressing of Financial Correlation Matrices},
author = {Laurent Laloux and Pierre Cizeau and Jean-Philippe Bouchaud and Marc Potters},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/9810255},
year = {2009}
}
备注
Latex (Revtex) 3 pp + 2 postscript figures (in-text)