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2021年6月5日
条件期望误差的有限性
摘要: 1 CEF error的有限性问题 在回归中,记条件期望函数(conditional expectation function,CEF)为$E[Y|X=x]$,则可将因变量$Y$分解为 \[ Y=E[Y|X=x]+e \] 可记$e=Y-E[Y|X=x]$为条件期望函数误差(CEF error)。
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posted @ 2021-06-05 13:24 分析101
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2021年6月2日
数学基础系列:极限与连续
摘要: 本文整理一些与极限和连续有关的概念和定理。 1 实数线的拓扑 我们先从探讨“距离”的概念出发。我们知道对于$x,y\in R$,可以定义一个非负的Euclidean distance\(|x-y|\)。通过这个,我们可以定义某个点$x\in R$的$\varepsilon$-邻域(\(\vareps
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posted @ 2021-06-02 13:37 分析101
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2021年5月25日
数学基础系列:集合与数
摘要: 本文旨在整理一些集合论中的基础概念与定理,主要出处见参考文献。 本文只列出特别简单的证明,略去复杂的证明。 1 集合论基础 首先,我们介绍Cartesian product(笛卡尔积、直积)\(A\times B\),就是从$A$中、$B$中各取一个元素组成的有序数对。如果是$n$个集合,它们的Ca
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posted @ 2021-05-25 00:32 分析101
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2021年5月18日
因子模型简介
摘要: 1 总体的$k$-因子模型 1.1 模型设定 \(x\sim(\mu,\Sigma)\),\(\text{rank}(\Sigma)=r\),固定$k\lt r$,则$k$因子模型的设定为 \[ x=Af+\mu+\epsilon \] 其中$f$为$k$维随机向量,称为共同因子(common fa
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posted @ 2021-05-18 21:14 分析101
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2021年5月17日
数据标准化
摘要: 1 为何需要标准化 有的数据,不同维度的数量级差别较大,导致有的维度会主导整个分析过程。如下图所示: 该图的数据维度$d=30$,样本量$n=40$,上面的图是对原始数据做PCA后,第一个PC在各个维度上的权重的平行坐标图,下面的图则是对数据做标准化之后的情况。可以发现,在原始数据中,第$4$和$2
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posted @ 2021-05-17 19:35 分析101
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2021年5月16日
主成分分析简介
摘要: 本文主要介绍总体及样本的主成分的概念,如何可视化,以及一些最基本的性质。 1 总体的主成分 考虑$x\sim (\mu,\Sigma)\(,其中\)\Sigma$可分解为$\Sigma=\Gamma\Lambda\Gamma'\(,\)\Gamma=(\eta_1,\ldots,\eta_d)\(,
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posted @ 2021-05-16 18:09 分析101
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2021年5月14日
平行坐标图简介
摘要: 高维数据的可视化是一个很大的问题,Inselberg(1985)提出了一种好办法,称为平行坐标图(parallel coordinate plots)。它有竖直的(vertical)和水平的(horizontal)两种画法。 Vertical parallel coordinate plots:对于
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posted @ 2021-05-14 12:32 分析101
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2021年5月11日
连续时间下的一般资产定价模型
摘要: 本文对连续时间下的资产定价模型进行介绍,并推导主要结论。 1 价格过程 在连续时间下,我们假设一项资产的收益率为: \[ \dfrac{dp_t}{p_t}+\dfrac{D_t}{p_t}dt \] 其中$D_t$为在$t$时间点的支付股息的比率,$D_t dt$即为在$dt$时间内支付的股息。
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posted @ 2021-05-11 20:24 分析101
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2021年4月25日
工具变量原理
摘要: 在做回归时,很多时候会有$\text(x_t \varepsilon_t)\neq 0$的情况,这也意味着不满足外生性条件$\text(\varepsilon|X)=0$,此时的OLS估计量$\hat\beta$就不再满足无偏性,并且随着$n$的变大,它的bias也无法变小。若对此无法理解,请先掌握
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posted @ 2021-04-25 13:53 分析101
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2021年4月22日
资产定价核心等式及其应用
摘要: 接触过资产定价的同学可能知道,资产定价有一个核心公式$p=\text(mx)$,它的内涵十分丰富。本文将从Consumption-based model出发,详解该公式的由来,并以它为视角,介绍金融理论中的一些问题。 1 定价方程 1.1 基本的定价方程 假设有一笔在$t+1$时刻的payoff为$
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posted @ 2021-04-22 10:57 分析101
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