
Resumo: Apresentamos inicialmente o modelo geral de fatores dinâmicos com espaço fatorial de dimensão infinita, apropriado para séries temporais de alta dimensão. A seguir, é apresentado um novo procedimento de estimativa e previsão para matrizes de covariância condicional. O desempenho da nossa abordagem é avaliado por meio de experimentos de Monte Carlo, superando muitos métodos alternativos. O novo procedimento é usado para construir portfólios de mínima variância para um painel de ativos de alta dimensão, mostrando um melhor desempenho fora da amostra, quando comparado com procedimentos alternativos existentes.