ベイズ因子分析に関する論文？

私は、因子分析のようなモデルを資産の収益や他の同様の潜在変数モデルに当てはめることに興味があります。このトピックについて読むのに適した紙は何ですか？因子分析モデルが「因子負荷」の符号変更の下で同一であるという事実を処理する方法に特に興味があります。

あなたを助けるいくつかの参照。

1. Tipping、ME＆Bishop、CM確率的主成分分析Journal of the Royal Statistical Society（Series B）、1999、21、611-622

2. トム・ミンカ。PCAの次元の自動選択。NIPS 2000のURL：

   http://research.microsoft.com/en-us/um/people/minka/papers/pca/

3. Šmídl、V.＆Quinn、A. On Bayesian主成分分析Computational Statistics＆Data Analysis、2007、51、4101-4123

情報理論モデルの選択（MML、MDLなど）に精通している場合は、以下を確認することを強くお勧めします。

1. ウォレス、CSおよびフリーマン、PR最小メッセージ長推定によるPR単一要素分析英国王立統計学会ジャーナル（シリーズB）、1992、54、195-209

2. CSウォレス。MML推定による複数因子分析。

   http://www.allisons.org/ll/Images/People/Wallace/Multi-Factor/
   テクニカルレポート：http : //www.allisons.org/ll/Images/People/Wallace/Multi-Factor/TR95.218 .pdf

ここでは、金融関連のアプリケーションを対象とした、統計文献からのいくつかの提案を示します。

1）Geweke、J.および＆Zhou、G.（1996）。裁定取引の価格設定理論の価格設定エラーの測定。金融研究のレビュー、9（2）、557。Soc金融研究。2011年1月29日、http：//rfs.oxfordjournals.org/content/9/2/557.abstractから取得。

あなたはここから始めるかもしれません-識別可能性の問題の詳細な議論（あなたが説明するサインの不確定性に関連してそれを含む）

2）Aguilar、O.、＆West、M.（2000）。ベイズ動的因子モデルとポートフォリオ割り当て。Journal of Business＆Economic Statistics、18（3）、338。doi：10.2307 / 1392266。

2）Lopes、HF、＆West、M.（2004）。因子分析におけるベイズモデルの評価。Statistica Sinica、14（1）、41â68。Citeseer。2010年9月19日、http：//citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download？doi = 10.1.1.10.8242＆rep = rep1＆type = pdfから取得。

幸運を！

既知の因子の数を想定しない因子分析には、ノンパラメトリックベイズアプローチ（このホワイトペーパーおよびこのホワイトペーパーを参照）のいくつかを検討する必要があります。最初のものは、因子がそれらの間に依存構造を持つ場合をモデル化することもできます。

因子分析のまともな概要は、潜在変数法とバーソロミューとノットによる因子分析です。彼らは潜在的要因の解釈について書いています。この本は私が望むほどアルゴリズム指向ではありませんが、たとえば部分的因子分析の説明はまともです。

この記事では、動的階層的因子モデルのベイズ推定を扱います。

E.メンヒ、S。Ng、S。ポッター。Dynamic Hierarchical Factor Models、ニューヨーク連邦準備銀行、2009年、レポートNo.412 。リンク。

当然、非階層的なケースにも適応できます。いつものように、あなたは記事の参照を熟読することによってトピックに関するより多くの参照を見つけるでしょう。