Финансовые риски, управление активами, инвестиции недвижимость, инвестиционная привлекательность, прямые инвестиции

0,731





-0,320





0,637









Х2





0,642





-0,22





0,492









Хг





0,550





—0,241





О.ЗЬО









х<<br />




0,513





0,473





0,487









Хъ





0,441





0,409





0,362









х,





0,367





0,340





0,251









Собственные значения Объясняемая доля дисперсии





1,842 30,7





0,746 12,4





 







Метод максимального правдоподобия

Метод максимального правдоподобия преследует ту же цель, что и метод наименьших квадратов — найти факторное решение, которое наилучшим образом объясняет наблюдаемые корреляции. Алгоритм можно представить следующим образом. Допустим, что наблюдаемые данные — это выборка из генеральной совокупности, которая точно соответствует й-факторной модели. Совместное распределение переменных (включая факторы) предполагается многомерным нормальным. Неизвестными являются значения нагрузок для каждой переменной. Задача сводится к оцениванию значений латентных переменных (нагрузок) генеральной совокупности, при которых в заданных предположениях функция правдоподобия для распределения элементов корреляционной матрицы максимальна. Несколько иной критерий заключается в нахождении факторных нагрузок, при которых общие факторы и наблюдаемые переменные находятся в канонической корреляции, т. е. коэффициент корреляции между ними максимален. Третий критерий, основанный на тех же принципах, сводится к определению факторных нагрузок, при которых детерминант матрицы остаточных корреляций максимален. Все эти критерии достаточно сложны для практического применения, но существуют различные итерационные схемы для получения на их основе решений, существенно отличающихся друг от друга с точки зрения