This paper deals with the dynamic factor analysis problem for an ARMA process. To robustly estimate the number of factors, we construct a confidence region centered in a finite sample estimate of the underlying model which contains the true model with a prescribed probability. In this confidence region, the problem, formulated as a rank minimization of a suitable spectral density, is efficiently approximated via a trace norm convex relaxation. The latter is addressed by resorting to the Lagrange duality theory, which allows to prove the existence of solutions. Finally, a numerical algorithm to solve the dual problem is presented. The effectiveness of the proposed estimator is assessed through simulation studies both with synthetic and real data.


翻译:本文论述ARMA进程动态要素分析问题。 为了精确估计因素的数量, 我们构建了一个信任区, 其核心是对包含真实模型且具有一定概率的概率的模型基础模型进行有限的抽样估计。 在这个信任区, 这个问题是作为适当光谱密度的排位最小化, 是通过微量规范二次曲线的放松来有效估计的。 后一种问题通过使用拉格朗双元理论来解决, 该理论可以证明存在解决办法。 最后, 提出了解决双重问题的数字算法。 拟议的估计器的有效性通过合成数据和真实数据的模拟研究来评估 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
跟踪SLAM前沿动态系列之ICCV2019
泡泡机器人SLAM
7+阅读 · 2019年11月23日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月7日
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月14日
VIP会员
相关资讯
跟踪SLAM前沿动态系列之ICCV2019
泡泡机器人SLAM
7+阅读 · 2019年11月23日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员