Latent Factor Analysis in Short Panels
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摘要
本报告提出一种基于伪最大似然的因子分析方法，适用于截面维度大、时间维度较短的面板数据，且不依赖传统的球形和高斯分布假设。针对因子个数的检验，构建了渐近一致且具有局部最优性的似然比统计量，并给出其渐近分布的可行估计方法。实证部分利用美国股市短期截面数据，揭示熊市中系统性风险由多因子驱动，且观察到系统风险与特征因子空间不完全重合，显示传统因子难以完全解释潜在因子结构。整体结果支持更复杂、多因子驱动的资产收益结构[page::0][page::3][page::8][page::16][page::31][page::39]。
