An Exploration to the Correlation Structure and Clustering of Macroeconomic Variables
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摘要
本文采用基于主成分分析和余弦相似度的无监督聚类方法，系统刻画并量化宏观经济变量(MEVs)的相关结构。通过对2000至2022年的数据滚动窗口聚类发现，在金融危机及疫情等压力情景下，MEVs聚类数显著减少，反映变量间同步度增加。此外，聚类数在CCAR压力测试假设场景中表现一致，揭示了MEVs相关结构动态变化的定量特征，为金融模型变量选择及风险管理提供了新视角和工具 [page::0][page::11][page::12][page::14]。
