工作报告
利用因子模型的稀疏性进行识别:ℓ1-Rotation判据
修改:2021年11月
WP 20-25/R -表明加载矩阵的稀疏性可以解决因子模型中的旋转不确定性问题, 允许研究人员恢复个体因素如何与观察到的变量相关.
该工作论文的前一个版本最初发表于2020年6月,名为《大阳城集团娱乐网站》(Identification Through Sparsity in Factor Models).
关键的观点是稀疏加载向量的任何旋转都将变得不那么稀疏. 而基于ℓ的旋转准则0-范数的载荷矩阵是不可行的,我们证明了基于ℓ1-norm会一致地恢复载荷矩阵中稀疏性下的单个载荷向量. 现有的旋转标准(e.g.Kaiser[1958])缺乏这样的理论保证. 我们进一步证明了载荷矩阵中的稀疏性假设是可检验的,并发展了这样一个试验. 在我们的模拟中,ℓ1-rotation比现有的旋转标准更好, 我们在两个大阳城集团娱乐网站应用中发现了本地因素存在的有力证据.
附录