光华管理学院博士生郭斌的论文被世界闻名期刊
来源:安全隐患网 发表于2019-07-07 18:30:34 编辑:曾仕强
摘要: 在时刻序列剖析中,多维时刻序列的建模和猜测是一个非常重要的问题。跟着科学技术的快速开展,高维时刻序列的数据在金融、气候以及通讯等范畴随处

  在时刻序列剖析中,多维时刻序列的建模和猜测是一个非常重要的问题。跟着科学技术的快速开展,高维时刻序列的数据在金融、气候以及通讯等范畴随处可见。另一方面,运用现有的多维时刻序列模型拟合高维时刻序列数据时会遇到过度参数化以及模型不行辨认等一系列问题。这使得高维时刻序列建模在使用与理论两方面均有重要意义。日前,光华管理学院商务计算与经济计量系博士生郭斌及其合作者编撰的论文High Dimensional Stochastic Regression with Latent Factors, Endogeneity and Nonlinearity对这一问题进行了体系的研讨。该论文已被计量经济学范畴的世界威望期刊《计量经济学杂志》(Journal of Econometrics)正式接纳。

  这篇论文对高维非平稳时刻序列数据的建模提出了一种新的思路。首要,咱们可以将观测到的高维非平稳时刻序列分解为三个部分:可观测部分、不行观测部分以及白噪声差错部分。所谓可观测部分是指其可表示为一个低维可观测进程的线性或许非线性函数的方式;其次,关于不行观测部分,文章指出可以运用一个因子模型对其进行降维。然后再运用已有的模型对降维后的数据进行建模。这样的战略具有两大长处:榜首,可以防止直接运用已有模型对高维数据进行拟合时所发生的过度参数化以及模型不行辨认的问题;第二,供给愈加稳健的猜测。作者在文章中给出了关于可观测部分中的衔接函数、不行观测部分中的因子个数以及相应的因子载荷阵列向量张成的线性空间的估量,并给出了相应的收敛速度。很多的数值模仿也验证了上述理论的正确性,一起作者将该办法使用到规范普尔500指数(SP500)的股票收益率的剖析,说明晰该办法的有效性。

  郭斌同学是2019级直博生,师从陈松蹊教授。他在2019年4月取得世界数理计算协会(Institute of Mathematical Statistics)颁布的IMS Travel Award。该文章的别的两名合作者分别是中组部“千人方案”当选者伦敦政治经济学院计算系姚琦伟教授(光华管理学院特聘教授),以及商务计算与经济计量系2019届毕业生常晋源博士。

  

  修改:安定

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