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摘要
诸多学者对股票市场中高维数据的研究分析，经历了一个快速、深刻、不断变化与改进的时期。现实生活中，人们在面临维度较大，而样本量不足的海量数据时，往往会引起维数灾难，此时样本协方差矩阵来估计总体协方差矩阵的传统方法便已经不再被广泛应用。在此背景下，本文将从协方差的定义出发，致力于探究高维协方差矩阵估计的相关方法与实际应用，同时将这些方法与高维金融领域有效结合，做出实证分析。从理论出发，本文在简单介绍了低维小样本的协方差矩阵的估计方法后，对高维小样本情形的协方差矩阵进行了深入的探究，主要分为三种经典的方法：第一种方法是在估计总体协方差矩阵时引入公共因子达到降维的目
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