Robust Surveillance of Covariance Matrices Using a Single Observation
Robust Surveillance of Covariance Matrices Using a Single Observation
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使用单个观测值对协方差矩阵进行稳健监视
DOI：
10.1007/s13171-013-0044-x
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Y. Okhrin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bodnar;Bodnar;Y. Okhrin
本文提出了一种监测高斯过程协方差矩阵漂移的新方法。我们监控的过程是从使用单个观测估计的协方差矩阵中获得的。这些过程在受控状态下遵循独立的高斯分布，从而允许应用标准控制图。此外，与现有文献相反，建议的方法对均值的变化具有渐近鲁棒性。导出了任意位移时刻的显式失控分布。大量的多元控制图的性能进行了评估，在一个广泛的模拟研究，并应用于监测金融市场的波动。
In this paper a new technique for monitoring shifts in covariance matrices of Gaussian processes is developed. The processes we monitor are obtained from the covariance matrices estimated using a single observation. These processes follow independent Gaussian distribution in the in-control state, thus allowing for application of standard control charts. Furthermore, in contrary to the existing literature, the suggested procedure is asymptotically robust to the shifts in the mean. The explicit out-of-control distribution for an arbitrary moment of the shift is derived. The performance of numerous multivariate control charts is evaluated in an extensive simulation study and applied to monitoring volatilities on financial markets.
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