Identifying Highly Correlated Stocks Using the Last Few Principal Components

Дата: 
14/12/15
Аномалии: 
Авторы: 
Libin Yang William Rea Alethea Rea
Аннотация: 
We show that the last few components in principal component analysis of the correlation matrix of a group of stocks may contain useful nancial information by identifying highly correlated pairs or larger groups of stocks. The results of this type of analysis can easily be included in the information an investor uses to manage their portfolio.
Описание: 

В статье описан поиск коррелированных пар и групп акций методом главных компонент (применяется к матрице корреляций всех доходностей акций в выборке). Делали для австралийского рынка акций, пары конечно нашли. Но чем такой способ лучше просто сравнения корреляций (к примеру берем пары с корреляцией выше определенного порога) я не очень понимаю.