大维动态因子分析模型的定阶问题

This project is to investigate the order determination problem of large dimensional dynamic factor model. Dynamic factor model plays an important role in multivariate statistical analysis and has board applications in many fields, especially in economics and finance. The order determination problem of a dynamic factor model has been well studied when the dimension is finite, as in this case it can be reduced to a model selection problem to which the well-known AIC or BIC can be applied. However, when the dimension goes proportionally with the sample size to infinity, the problem is still open and needs to be solved urgently, as in this case the classical AIC and BIC do not work. Therefore, it is crucial to determine the order of dynamic factor model under large dimensional framework.

此研究项目拟探讨大维动态因子分析模型的定阶问题。动态因子分析模型是多元统计分析中一个十分重要的统计模型，它有着十分广泛的应用，特别是在经济和金融领域。目前动态因子分析模型的定阶问题在固定维数下已经得到了很好的研究。众所周知，当维数固定时，我们可以应用著名的AIC或BIC等模型选择方法来确定它们。但是当维数随样本量增加时，这仍然是一个没有解决而且是一个亟待解决的问题, 因为当维数随样本量同阶趋于无穷时，经典的AIC或BIC都会失去效用。所以通过样本决定大维动态因子分析模型的阶在这个模型的统计分析中也就起着十分关键的作用。

此研究项目拟探讨大维动态因子分析模型的定阶问题。动态因子分析模型是多元统计分析中一个十分重要地统计模型，它有着十分广泛的应用，特别是在经济和金融领域。目前动态因子分析模型的定阶问题在固定维数下已经得到了很好的研究。众所周知，当维数固定时，我们可以应用著名的AIC或BIC等模型选择方法来确定它们。但是当维数随样本量增加时，这仍然是一个没有解决而且是一个亟待解决的问题; 因为当维数随样本量同阶趋于无穷时，经典的AIC或BIC都会失去效用。所以通过样本决定大维动态因子分析模型的阶在这个模型的统计分析中也就起着十分关键的作用。