相関に基づく因子モデルの選択


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資産のポートフォリオがあります。各資産は(投資マネージャーの経験に基づいて)経済的要因(為替レートインフレスプレッドなど)に関連して(投資マネージャーの経験に基づいて)裁量的に設定されています。次に、各資産について、回帰を作成してベータ(回帰係数)を見つけるために、これらの因子が効果的であるかどうかを確認します。私の質問は、次のとおりです。どの相関を使用する必要がありますか?線形ベースのアプローチであるピアソンか、非線形関係と外れ値にも対応できるスピアマン(私は正しい)ですか?私は両方を行いましたが、明らかに異なる結果が得られるため、それらの中から選択する必要があります。ありがとうございます。Luigi

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Indeed Pearson correlation coefficients measure only linear relationships. Spearman correlation coefficients measure only monotonic relationships

There is a comprehensive article there.


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Assuming you're going to be fitting a linear regression, creating a correlation (Pearson) matrix of all assets is a common first step to filter endogenous (or multicollinear) variables from your test set.