Se sabe que muchos sectores/industrias del mercado de valores están correlacionados entre sí. Por ejemplo, utilizando el VIF como medida de correlación, tengo el siguiente resultado:
Sector ENERGY CONSUMER STAPLES CONSUMER DISCR MATERIALS INFORMATION TECH INDUSTIRALS HEALTH CARE FINANCIALS UTILITIES TELECOM SVC
VIF 2.937214 4.268179 10.755497 6.150606 5.023864 14.064349 2.795279 6.054236 2.985639 3.360512Como puede ver, el VIF de la mayoría de los sectores es superior a 5. Me preguntaba si
1) existen datos para los sectores no correlacionados o
2) hay una manera de extraer la parte "pura" de un flujo de retorno dado que no está correlacionado con otras partes. Ni siquiera estoy seguro de que sea posible.
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Ese es todo el gran campo. El PCA es una parte de él, pero hay más cosas que hacer. Por favor, consulte Grinold, R. C., y Kahn, R. N. (1999). Active Portfolio Management: A Quantitative Approach for Producing Superior Returns and Controlling Risk (2ª ed). McGraw-Hill. .
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En particular, el ACP no es suficiente porque las correlaciones (cargas factoriales) son notoriamente difíciles de estimar. Cambian de un periodo a otro. Se disparan hacia arriba o hacia abajo durante las crisis. Por ello, es necesario construir un modelo paramétrico o semiparamétrico para ellas.
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@stans muchas gracias por tus consejos. ¿Conoces alguna fuente relacionada con los modelos paramétricos/semiparamétricos de los que hablas?
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Empieza por leer el libro que te he sugerido. Las personas que se toman en serio los modelos de factores, en la gestión de activos y los fondos de cobertura, recurren a los métodos de aprendizaje automático tarde o temprano.