Estimation des moindres carrés (LSE) et filtrage de Kalman (KF) pour la modélisation des facteurs : une perspective géométrique.

Résumé Ce chapitre présente, illustre et dérive l'estimation par les moindres carrés (LSE) et par le filtre de Kalman (KF) de l'alpha et du bêta d'un rendement, pour un nombre donné de facteurs qui ont déjà été sélectionnés. Il formalise le "modèle de facteur par rendement" et le concept d'estimation récursive de l'alpha et du bêta. Ce chapitre explique la mise en place, l'objectif, le critère, l'interprétation et les dérivations du LSE. La mise en place, les principales propriétés, l'objectif, l'interprétation, la pratique et la dérivation géométrique de KF sont également discutés. Le chapitre explique également le fonctionnement de LSE et de KF. De nombreux résultats de simulation sont affichés et commentés tout au long du chapitre pour illustrer les comportements, les performances et les limites de LSE et KF.