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W&R-Gastvortrag: Admissible Inference for the Structure of the Covariance Matrix in High Dimensions
Im Vortrag werden mehrere asymptotisch optimale („admissible“) Verfahren für Testprobleme vorgestellt, in denen die Dimension der Daten mit der Stichprobengröße zunimmt. Ein Beispiel für eine derartige Situation sind hochdimensionale Kovarianzmatrizen für eine große Anzahl von Wertpapierrenditen.
Veranstalter
Vortragende(r)
Professor Werner Ploberger (Thomas H. Eliot Distinguished Professor in Arts & Sciences at the Washington University in St. Louis, USA)
Kontakt
Christina Kopetzky (QED [at] aau [dot] at)
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