Configuración
Sea $\mathbf a$ un vector arbitrario de tamaño $m\times 1$, y sea $\mathbf B$ una matriz arbitraria de tamaño $n\times m$, con $m>n$. Sea $\mathbf K$ el $m\times u$ dado por $$\mathbf K = \left[\begin{array}{c}\mathbf I_u\\ \mathbf{0} \end{array} \right],$$ donde $m>u$.
El vector de tamaño $n\times 1$ $\mathbf h$ satisface el siguiente problema de punto fijo: \begin{align*} \mathbf h = & \;\left(\mathbf B {\mathbf \Omega}\mathbf B'\right)^{-1}\mathbf B{\mathbf\Omega}\mathbf{KK'a} ,\\[2ex] \mathbf {\Omega} =&\;\mathbf I_m +\mathbf{K } \mathbf W\mathbf K' ,\\[2ex] \mathbf W = &\;\left\{ \mathbf I_u- \mathbf K'\left(\mathbf B^{\prime}\mathbf h -\mathbf a \right)\left(\mathbf h'\mathbf B-\mathbf a' \right)\mathbf K\right\}^{-1}. \end{align*}
Conjetura
Existe un escalar $\gamma$, tal que $\mathbf h$ satisface $$ \mathbf h = \left(\mathbf B \mathbf\Gamma \mathbf B'\right)^{-1}\mathbf B\mathbf{ KK'a} , $$ donde $$ \mathbf\Gamma = \left[\begin{array}{cc}\mathbf I_u &\mathbf{0} \\ \mathbf{0}&\gamma\mathbf I_{m-u}\end{array} \right].$$
Actualizaciones:
- Encontramos una fórmula para $\gamma$: $$\gamma=\frac{1-r}{2-r},\qquad\text{donde } r=\left(\mathbf h'\mathbf B-\mathbf a' \right)\mathbf {KK'}\left(\mathbf B^{\prime}\mathbf h -\mathbf a \right).$$ También actualicé el código a continuación, ya que es más estable con esta fórmula.
- Se deduce de la fórmula de Sherman-Morrison que $$\mathbf W = \mathbf I_u + \frac{\mathbf K'\left(\mathbf B^{\prime}\mathbf h -\mathbf a \right)\left(\mathbf h'\mathbf B-\mathbf a' \right)\mathbf K}{1-r}.$$
Hemos probado esta conjetura numéricamente a fondo y estamos bastante convencidos de que es cierta, pero no hemos podido demostrarlo. Cualquier ayuda sería muy apreciada.
En cuanto al contexto, el problema de punto fijo proviene de una variación en un problema de pronóstico lineal con aversión a la ambigüedad.
A continuación, se muestra un código simple de Matlab que le permite probar el resultado:
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% Parámetros:
n = 3;
u = 4;
m = 6;
a = randn(m,1);
B = randn(n,m);
K = [eye(u);zeros(m-u,u)];
% Encontrar punto fijo para h:
ite = 0;
d = 1;
maxite = 1000;
tol = 1e-10;
h0 = (a'*(K*K')*B'/(B*B'))';
while (d>tol && ite
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No voy a mentir, esa es una fórmula realmente fea que tienes ahí para $h^{\prime}$.
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El vector $\mathbf{h}$ es la carga en las señales en un pronóstico condicional. Más precisamente, supongamos que $\mathbf{\Omega}$ es la matriz de covarianza para el vector aleatorio $\mathbf{\varepsilon}$ de tamaño $m\times 1$ y $\mathbf{x}=\mathbf{B\epsilon}$ es un vector de señales al respecto, entonces $\mathbb{E}[\mathbf{a'KK'\varepsilon}\mid \mathbf{x}]=\mathbf{h'x}$. Nótese que $\mathbf{KK'}$ simplemente selecciona los primeros $u$ elementos de $\mathbf{\varepsilon}$, estableciendo los otros a cero.