我正在尝试获取类似于following article中的PCA加载图（参见第40页）。
我估计了一个所谓的仿射无套利模型，带有潜在状态变量（水平，斜率和曲率），我想跟踪（/绘图）和PCA载荷（类似于文章，但我会绘制水平，膨胀和PCA 1，而不是LEVEL和CPI。类似于坡度和曲率）。
我可以在MATLAB中使用princomp(X)函数，但是我无法获得负载，因此我可以将它们与其他数据一起绘制。那就是：我不知道如何获得PCA中的加载时间序列（再次参见文章）。我如何在MATLAB中执行此操作？
我还假设我必须对原始数据进行一些数据处理，以便可以在与加载相同的“比例”上绘制。在文章中，他们使用关于CPI的标准化数据系列等。因此，如果我是正确的，那应该是非常直接的，我只需要贬低数据并通过X = X / std（X（:)）; ...（其中X是原始数据向量）找到单位方差。 / p>
我到目前为止运行的代码是[COEFF,SCORE,latent,tsquare] = princomp(yields)但是SCORE是否为我提供了PCA加载的时间序列？ SCORE矩阵似乎是正确的大小......如果SCORE是绘图的正确矩阵（例如文章中的图），那么我还需要处理PCA数据（规范化）......？
注：收益率为170x5矩阵（170个月内5个零息票债券收益率）
感谢。