【摘 要】
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文章克服了传统高维协方差阵估计方法的缺点,将主成分和门限方法相结合,提出了门限主成分正交补（TPO）估计量,该估计量主要通过前K个主成分来刻画高维协方差阵的信息,通过引入合
【基金项目】
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全国统计科学研究项目(2015LY19);贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教合KY字【2015】423)
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文章克服了传统高维协方差阵估计方法的缺点,将主成分和门限方法相结合,提出了门限主成分正交补（TPO）估计量,该估计量主要通过前K个主成分来刻画高维协方差阵的信息,通过引入合适的门限函数来对矩阵的正交补进行稀疏估计,从而有效的降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。模拟和实证研究发现：较严格的因子（SFM）模型而言,门限主成分正交补（TPO）模型明显提高了协方差阵的估计效率,并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利。
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