High-Dimensional Covariance Matrix Estimation: An Introduction to Random Matrix Theory
Aygul Zagidullina
Résumé
Foreword.- 1 Introduction.- 2 Traditional Estimators and Standard Asymptotics.- 3 Finite Sample Performance of Traditional Estimators.- 4 Traditional Estimators and High-Dimensional Asymptotics.- 5 Summary and Outlook.- Appendices.
Aygul Zagidullina received her Ph.D. in Quantitative Economics and Finance from the University of Konstanz, Germany, with a specialization in the areas of financial econometrics and statistical modeling. Her research interests include estimation of high-dimensional covariance matrices, machine learning, factor models and neural networks.
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Springer |
| Auteur(s) | Aygul Zagidullina |
| Parution | 29/10/2021 |
| Nb. de pages | 115 |
| EAN13 | 9783030800642 |
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