En Riesgo la Presupuestación y la Diversificación Basada en Optimizado la no Correlación de los Factores [1], que introduce mínimo de torsión apuestas, Meucci da un ejemplo que involucra el cálculo de las matrices de covarianza de las páginas 9-10, Sección 6, estudio de Caso: basado en la seguridad de la inversión.
[...] Estimamos que cada mes la matriz de covarianza de la de el [sic] de S&P la rentabilidad de las acciones $\Sigma_{F}$ el uso de un año de rodadura de la ventana de observaciones diarias, y el filtrado de los más pequeños valores propios para garantizar la certeza positiva.
¿Qué se entiende por "filtrado de los más pequeños valores propios"? ¿Qué métodos existen para transformar la matriz de covarianza de tal manera que el más pequeño de los valores propios y sus correspondientes vectores propios) se elimina, pero el resto se mantienen intactas, y que se utiliza aquí en particular?
Edit: Esto SE pregunta [2] es muy relevante para uno.
[1] https://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=2276632
[2] ¿Cuál es la mejor manera de "arreglar" una matriz de covarianza que no es positiva semi-definida?
