Estoy interesado en ajustar un modelo similar al análisis factorial en los rendimientos de activos u otros modelos de variables latentes similares. ¿Cuáles son buenos documentos para leer sobre este tema? Estoy particularmente interesado en cómo manejar el hecho de que un modelo de análisis factorial es idéntico bajo un cambio de signo para las "cargas factoriales".
Respuestas:
Algunas referencias para ayudarte.
Tom Minka Elección automática de dimensionalidad para PCA. URL de NIPS 2000:
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/minka/papers/pca/
Si está familiarizado con la selección del modelo teórico de información (MML, MDL, etc.), le recomiendo que consulte:
CS Wallace. Análisis factorial múltiple por estimación MML.
http://www.allisons.org/ll/Images/People/Wallace/Multi-Factor/
Informe técnico:
http://www.allisons.org/ll/Images/People/Wallace/Multi-Factor/TR95.218 .pdf
Aquí hay algunas sugerencias, más de la literatura estadística, con miras a las aplicaciones en finanzas:
1) Geweke, J. y Zhou, G. (1996). Medición del error de fijación de precios de la teoría de fijación de precios de arbitraje. Review of Financial Studies, 9 (2), 557. Soc Financial Studies. Recuperado el 29 de enero de 2011, de http://rfs.oxfordjournals.org/content/9/2/557.abstract .
Puede comenzar aquí: una discusión detallada de los problemas de identificación (relacionados con e incluyendo la indeterminación de signos que describe)
2) Aguilar, O., y West, M. (2000). Modelos de factor dinámico bayesiano y asignación de cartera. Journal of Business & Economic Statistics, 18 (3), 338. doi: 10.2307 / 1392266.
2) Lopes, HF y West, M. (2004). Evaluación del modelo bayesiano en el análisis factorial. Statistica Sinica, 14 (1), 41â68. Citeseer Recuperado el 19 de septiembre de 2010, de http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.10.8242&rep=rep1&type=pdf .
¡Buena suerte!
Debe echar un vistazo a algunos de los enfoques bayesianos no paramétricos (consulte este documento y este documento ) para el análisis factorial que no asume el número de factores que se conocen; el primero también puede modelar el caso donde los factores tienen una estructura de dependencia entre ellos.
Una descripción general decente del análisis factorial es Métodos de variables latentes y Análisis factorial de Bartholomew y Knott. Escriben sobre la interpretación de factores latentes. Este libro no está orientado algorítmicamente como me gustaría, pero su descripción, por ejemplo , del análisis factorial parcial es decente.
Este artículo aborda la estimación bayesiana del modelo dinámico de factores jerárquicos:
E. Moench, S. Ng, S. Potter. Modelos dinámicos de factores jerárquicos, Banco de la Reserva Federal de Nueva York, 2009, Informe No. 412. enlace .
Naturalmente, se puede adaptar para casos no jerárquicos. Como de costumbre, encontrará más referencias sobre el tema examinando las referencias en el artículo.