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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