Pca
收益率曲線 PCA 與現實生活頻率
收益率曲線可以使用 PCA 來解釋，其中為許多實際目的解釋的累積比例足夠高，具有三個因素。
對於一組數據，在https://www.r-bloggers.com/principal-component-analysis-to-yield-curve-change/中使用，他們解釋了 58% 與 factor1 和 85% 通過添加 factor2 和 93%添加因子3。這與我見過的其他數據集是一致的，例如 Tsay - Analysis of Financial Time Series。
這三個因素從係數的符號和大小解釋為“偏移、扭曲和曲率”。由於曲率解釋了最少量的可變性，這是否意味著在現實世界中發生的變化比變化發生得更少？即排序是否告訴我們它們發生的頻率？或者只是當變化確實發生時，外觀發生瞭如此大的變化，以至於它是第一個主要成分？
回复：排序是否告訴我們它們發生的頻率？
不，它沒有。更多的是關於該組件對最終變異數的貢獻程度。可能收益率曲線的每一點移動都包含一定程度的曲率變化。這只是變數可以解釋多少的問題。