因子模型的典范分解：弱因子无处不在
计量经济学
2025-02-28 v3 统计理论
统计理论
摘要
时间序列近似因子模型有两种方法：静态因子模型（因子由共同分量同期载荷）和广义动态因子模型（因子带滞后载荷）。本文通过引入弱共同分量（即动态共同分量与静态共同分量之差），推导出一种嵌套这两种模型的典范分解。该分量由潜在无穷多个非 pervasive 的弱因子驱动，这些弱因子存在于动态共同空间中（不要与 rate-weak 因子混淆，后者是 pervasive 但关联更慢的速率）。我们的结果表明，两种方法之间的关系远比通常假设的要丰富和复杂。我们通过理论与经验例子阐明为何不应忽视弱共同分量。此外，我们提出了一种用于典范分解的简单估计过程。我们对美国宏观经济数据的经验估计显示，弱共同分量可解释个体变量变动的很大一部分。此外，在工业生产和通胀的伪实时预测评估中，我们表明采用动态方法相对于静态方法可获得增益。
引用
@article{arxiv.2307.10067,
title = {The Canonical Decomposition of Factor Models: Weak Factors are Everywhere},
author = {Philipp Gersing and Matteo Barigozzi and Christoph Rust and Manfred Deistler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.10067},
year = {2025}
}