
Large Dimensional Factor Analysis
Large Dimensional Factor Analysis bietet einen Überblick über die wichtigsten theoretischen Ergebnisse für großdimensionale Faktormodelle, wobei der Schwerpunkt auf Ergebnissen liegt, die Auswirkungen auf die empirische Arbeit haben.
Die Autoren konzentrieren sich auf die Entwicklung der statischen Faktormodelle und auf die Verwendung der geschätzten Faktoren bei der anschließenden Schätzung und Inferenz. In Large Dimensional Factor Analysis wird erörtert, wie die Anzahl der Faktoren bestimmt wird, wie Inferenzen durchgeführt werden, wenn die geschätzten Faktoren in Regressionen verwendet werden, wie die Angemessenheit der beobachteten Variablen als Näherungswerte für latente Faktoren bewertet wird und wie die geschätzten Faktoren zum Testen von Einheiten genutzt werden.