因子模型及其在计量经济学学习中应用的最新研究进展, 2万字顶刊综述

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关于下方文字内容，作者：廖小萱，广东外语外贸大学金融学院/中国人民大学应用经济学院，通信邮箱：[e-mail]

Jianqing Fan, Kunpeng Li, Yuan Liao, 2021, Recent Developments on Factor Models and its Applications in Econometric Learning, Annual Review of Economics, Vol. 13:401-430.

This paper makes a selective survey on the recent development of the factor model and its application on statistical learnings. We focus on the perspective of the low-rank structure of factor models, and particularly draws attentions to estimating the model from the low-rank recovery point of view. The survey mainly consists of three parts: the first part is a review on new factor estimations based on modern techniques on recovering low-rank structures of high-dimensional models. The second part discusses statistical inferences of several factor-augmented models and applications in econometric learning models. The final part summarizes new developments dealing with unbalanced panels from the matrix completion perspective.

本文对因子模型的最新发展及其在统计学习中的应用进行了综述。我们关注因子模型的低秩结构，特别是从低秩恢复的角度来估计模型。研究主要包括三个部分：第一部分是对基于现代技术的新因子估计的回顾，这些估计用于恢复高维模型的低阶结构。第二部分讨论了几种因子增强模型的统计推断及其在计量经济学习模型中的应用。最后一部分总结了从矩阵填充角度处理不平衡面板的新发展。

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