Pca
關於利率期限結構的 PCA
每當執行測試時，利率時間序列似乎都是非平穩的
但是共變異數或相關矩陣是從非平穩的期限結構時間序列中得出的，然後在該共變異數或相關矩陣上執行 PCA。
從非平穩序列中導出共變異數或相關矩陣並將其用於 PCA 是否合適？
對利率期限結構應用卡爾曼濾波器是否比 PCA 更好？
如果您查看收益率曲線上各點的變化，那麼您可能會發現一些固定的東西——對吧？將 PCA 應用於這些變化的共變異數是有意義的。
例如，您會發現在 PC 上描述了平行移動（收益率曲線的變化）。也看看這個問題：收益率/遠期利率共變異數矩陣的特徵值/特徵向量是什麼意思？