主成分分析因子的单位

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做投资者情绪指标，指标选取如下，  因子中除了市盈率之外都是%的单位，问题1：用不用统一单位。
问题2：用创业板指数的收益率对投资者情绪指标回归，创业板的收益率单位%，投资情绪指标用主成分分析完用不用取%。

换手率(整体法) [单位] %	市盈率(历史TTM_整体法) [剔除规则] 剔除负值	年化收益率算术平均(最近100周) [单位] %	沪深300的涨跌幅%	封闭基金折价率%
创业板(含ST)	创业板(含ST)	创业板(含ST)

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关键词：主成分分析 主成分 投资者情绪 沪深300 年化收益率 创业板 折价率 换手率 市盈率 投资者

仅供参考。

问题1：不用。因为市盈率是倍数和百分比无本质区别；另外PCA好像没要求统一单位。
问题2：不用。PCA的结果可以描述为“多少百分比对X的变化提供解释”。

对于第一个问题，单位不统一，做PCA的时候用correlation matrix而不要用covariance matrix

同问啊

高手，VAR模型中，对两个数列进行平稳性检验，一个平稳一个不平稳，是不是为了统一，平稳的那个数据也要用1 st difference

cod1008 发表于 2015-6-23 20:02
仅供参考。

问题1：不用。因为市盈率是倍数和百分比无本质区别；另外PCA好像没要求统一单位。

高手，VAR模型中，对两个数列进行平稳性检验，一个平稳一个不平稳，是不是为了统一，平稳的那个数据也要用1 st difference

本文来自: 人大经济论坛 量化投资 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=1962382

好久没思考过类似问题了，我试着回答一下，说错了请见谅。首先要看两列数据是否是在同一个时间窗口，difference的本质是随着推移t得到稳定预测，不管线性和非线性都如此。都做diff没什么不可以的。其实计算VAR不一定要这么复杂，EVT也也可以呀。当然如果你是计算portfolio risk, 时间上一定要统一。

It is a rather subtle topic. As a statistical analysis method, PCA does NOT require all variables in the same unit. In some cases you just cannot. For example, the variables include interest rate, oil price and S&P500 index.

However, as xtang60 pointed out, there is an option to use either cor or covar matrix. Each option has pros and cons. There are lots of discussions and debates on which one should be used. The most commonly used approach is to use covar matrix when the variables are on similar scale and the cor matrix when variables are on different scales. For example, use covar matrix when the variables are the treasury yields, while use cor matrix when the variables are the return of different stocks.

Which option is better is somewhat subjective. It is possible that two options give very different results. In this case, you probably want to identify what is the root cause before jumping into either one of them. It will help you better understand the problem and pick the right one to use.

conniewj 发表于 2015-6-25 18:03
高手，VAR模型中，对两个数列进行平稳性检验，一个平稳一个不平稳，是不是为了统一，平稳的那个数据也要用 ...

Are you referring to vector autoregression? I am not an expert on that, but I believe you can, but you do not have to, take the diff on the stationary variable. They are equivalent by transforming the coefficient matrices from one way to the other.