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学术报告一百五十四:Factor Model Based Estimation for High Dimensional Reduced-Rank Time Series

时间:2025-12-11 10:26

主讲人 张荣茂 讲座时间 2025年12月11日上午9:30-10:30
讲座地点 腾讯会议号456184692 实际会议时间日 11
实际会议时间年月 2025.12

91自拍 学术报告[2025]154号

(高水平大学建设系列报告1255号)


报告题目:Factor Model Based Estimation for High Dimensional Reduced-Rank Time Series

报告人:张荣茂 教授(浙江工商大学)

报告时间:2025年12月11日上午9:30-10:30

报告地点:腾讯会议号456184692

报告内容:High-dimensional time series are very common in reality. Analyzing each series separately may not be a good strategy, as it may miss some important information and result in a less optimal outcome. Even worse, in some cases, it may not even provide an answer to the question of interest. Reduced-rank model is an important tool for joint analysis of high-dimensional multiple-response time series. In this talk, we will introduce a new and powerful method for estimating the coefficient matrix of multiple-response reduced-rank time series based on factor models. With the help of the estimated factors, we also propose two statistics for testing the dependence of high-dimensional time series. Asymptotic results for the proposed estimators and tests are established. Intensive simulation studies show that the proposed procedure is more powerful than its alternatives. We also apply the proposed method to a real dataset to illustrate its usefulness in solving real-life problems.

报告人简历:张荣茂,浙江工商大学特聘教授,统计与数据科学学院副院长。现任浙江省现场统计研究所副理事长,多元分析应用专业委员会副理事长,全国概率统计学会理事。曾任浙江大学91自拍 教授、数据科学中心和经济学院兼职教授,闽江学者讲座教授。2004年博士毕业于浙江大学,2004年7月至2006年6月在北京大学从事博士后研究,2006年-2024年6月在浙江大学工作,多次访问香港科大、香港中文大学和伦敦政治经济学院。主要从事非平稳时间序列与高维时空数据的理论与应用研究,已发表SSCI/SCI论文60多篇,发表的杂志包括Annals of Statistics (AOS),Journal of the American Statistical Association (JASA),Journal of Econometrics (JOE),Econometric Theory (ET), Journal of Business and Economic Statistics (JBES)等统计与计量经济的重要期刊。2015年获浙江省杰出青年基金,主持多项国家自然科学基金与省部级基金项目。2021年作为第一申报人获得浙江省自然科学奖(二等奖)和第一届统计学科学技术进步奖(三等奖),兼任JKSS编委。

欢迎师生参加!

邀请人:何海金

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2025年12月10日