高维相关矩阵的两步估计量

我们通过研究高维下的样本互相关矩阵，考察了块对角与层次嵌套随机多元高斯模型。通过数值模拟，我们在若干损失函数下，利用多种旋转不变估计量（RIE）与层次聚类估计量（HCE），将滤波后的样本互相关矩阵与总体互相关矩阵进行比较。我们表明，在较大但有限的样本量下，对于若干损失函数，经RIE估计量滤波的样本互相关常不及HCE估计量表现优异。我们还表明，对于块模型与层次嵌套块模型，最佳滤波样本互相关的确定可通过引入两步估计量实现，该估计量将最先进的非线性收缩模型与层次聚类估计量相结合。