High-Dimensional Covariance Matrix Estimation (eBook)
XIV, 115 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-80065-9 (ISBN)
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.
Erscheint lt. Verlag | 29.10.2021 |
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Reihe/Serie | SpringerBriefs in Applied Statistics and Econometrics | SpringerBriefs in Applied Statistics and Econometrics |
Zusatzinfo | XIV, 115 p. 26 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Original-Titel | Three Essays on Covariance Matrix Estimation and Factor Models in High Dimensions |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Wirtschaft ► Allgemeines / Lexika | |
Schlagworte | Big Data • covariance matrix estimation • High-dimensional Asymptotics • high-dimensional covariance matrix estimation • High-Dimensional Statistics • linear spectral statistics for high-dimensional inference • Random Matrix Theory • sample covariance matrix estimator • shrinkage estimation of covariance matrices • Statistical Inference |
ISBN-10 | 3-030-80065-2 / 3030800652 |
ISBN-13 | 978-3-030-80065-9 / 9783030800659 |
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Größe: 5,5 MB
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