喬治亞州立大學(xué)彭亮教授在廈門大學(xué)做了題為“Dynamic Normal Copula and Predictive Regression”(正態(tài)系詞和預(yù)測(cè)回歸)的精彩學(xué)術(shù)講座。

　　廈門大學(xué)是國家“211工程”、“985工程”重點(diǎn)建設(shè)高校，是國家“2011計(jì)劃”牽頭高校。入選“111計(jì)劃”、“珠峰計(jì)劃”、“卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃”、“卓越法律人才教育培養(yǎng)計(jì)劃”、“卓越醫(yī)生教育培養(yǎng)計(jì)劃”、國家建設(shè)高水平大學(xué)公派研究生項(xiàng)目，是全國31所副部級(jí)中管高校。

　　彭亮教授學(xué)術(shù)成果豐碩，至今發(fā)表了130多篇學(xué)術(shù)論文，其中不少學(xué)術(shù)論文發(fā)表在統(tǒng)計(jì)學(xué)國際頂級(jí)期刊上。本次講座的主要內(nèi)容取自其最近發(fā)表的兩篇文章“Interval estimation for a measure of tail dependence”和“Uniform test for predictive regression with AR errors”。

　　在職研究生講座中，彭亮教授指出，正態(tài)分布通常不宜直接被用做尾部相關(guān)函數(shù)，而t分布計(jì)算起來非常困難而繁瑣，那么正態(tài)分布經(jīng)過修正后可否用為尾部相關(guān)函數(shù)來作用?在第一個(gè)議題“Dynamic Normal Copula”中，彭亮教授提出引入一個(gè)二元漸近依賴的正態(tài)Copula的思路，對(duì)待估參數(shù)進(jìn)行了參數(shù)、非參數(shù)估計(jì)，并通過一兩個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例對(duì)該方法進(jìn)行了演示。

　　預(yù)測(cè)回歸模型在經(jīng)濟(jì)及金融中得到了廣泛應(yīng)用，如何對(duì)包含不相互獨(dú)立的干擾項(xiàng)的預(yù)測(cè)回歸模型進(jìn)行一致估計(jì)與檢驗(yàn)?彭亮教授在第二個(gè)議題“Predictive Regression”進(jìn)行了介紹。彭亮教授首先假設(shè)干擾項(xiàng)服從P階自回歸過程，提出了兩種不同的似然函數(shù)用于一致估計(jì)與檢驗(yàn)，并用實(shí)際比較數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算得出該方法相對(duì)以前方法的優(yōu)越性。