随机，但并非完全随机：金融时间序列收益率和相关性矩阵的参数化

提出了一种对先前工作的修改版本的参数化方法，用于金融时间序列的收益率和相关性矩阵，并研究了其性质。这种参数化允许容易地引入非平稳性，并显示出真实观测实现的几个特征，如厚尾、波动率聚集以及相关性矩阵的特征值谱，可以理解为随机矩阵理论结果的扩展。该参数化对特征值的预测行为与巴西资产的 eigenvalues 进行了比较，结果表明这些预测比随机矩阵理论更适合数据。