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学术报告:Threshold Dynamic Factor Models for High Dimensional Time Series
来源:  点击次数: 次 发布时间:2017-05-06   编辑:

报告时间:2017年5月10日(周三)14:00

报告地点:学院南路校区主教210

报告人:中央财经大学统计与数学学院长江学者讲座教授、陈嵘

报告摘要:Dynamic factor models has been used widely in modeling economic indices and other high-dimensional time series. It is observed that in many applications the underlying time series may be nonlinear. In this paper we study a dynamic factor model in which the factors follow a threshold vector AR model. Estimation procedure and its properties are studied. Model building issues such as threshold variable determination, number of regimes, number of factors and other issues are studied as well. Simulation results and analysis of a real example are presented. (Joint work with Xialu Liu)

报告人简介:陈嵘教授,1985年本科毕业于北京大学数学系,分别于1987年和1990年在美国卡耐基梅隆大学获得统计学硕士和统计学博士学位。曾经在美国德州农工大学统计系、伊利诺伊大学芝加哥分校商学院担任副教授、教授等教职,曾经担任美国国家自然科学基金委数学科学部项目主任,是北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系的创立者和第一任系主任。曾任Journal of Business & Economic Statistics主编,并现任及曾任多个统计学国际顶级专业期刊的副主编。主要研究领域包括:时间序列分析、蒙特卡罗等统计方法的理论研究、以及在经济与商务等领域中的应用。

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