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学术讲座【Statistical Inference for High-Dimensional Random Matrices】

时间:2016-12-26浏览:672设置

时间:2016年12月29日(星期四)10:00  - 11:00

地点:旗山校区理工北楼601报告厅

主讲:澳大利亚Monash University 高集体教授

主办:数学与计算机科学学院、福建省分析数学及应用重点实验室、数学研究中心

专家简介:高集体,教授,澳大利亚社会科学院院士(Elected Fellow of the Academy of the Social Sciences in Australia),澳大利亚莫纳什大学Donald Cochrane Chair of Business and Economics (唐纳德 科克伦商学与经济学讲席教授),澳大利亚国家社会科学院提名委员会委员,澳大利亚国家优秀研究评估委员会委员(Member of the Research Evaluation Committee of the Excellence for Research in Australia),国际统计学会选举会员(Elected Member of International Statistical Institute),国际金融计量学会成立会员 (Founding Member of the Society for Financial Econometrics),国际计量经济学会澳大利亚和新西兰常务委员会委员(Member of the Australasian Standing Committee of the Econometric Society),国际计量经济学会澳大利亚和新西兰2011年会执行主席(Executive Chair of the 2011 Econometric Society Australasian Meeting),国际计量经济学杂志副主编 (Associate Editor of The Journal of Econometrics),国际计量经济学理论杂志副主编 (Associate Editor of Econometric Theory)。2012年计量经济学理论Multa Scripsit奖和2012年蒙纳士大学商学院院长卓越研究奖获得者。2016年被聘用为北京大学光华管理学院特聘客座教授。主要从事计量经济学、金融计量经济学、非参数与半参数计量经济学、面板数据与时间序列计量经济等领域的研究。在非线性时间序列计量经济和金融计量经济学研究领域作出一系列开创性的贡献,如专著《部分线性模型》、《非线性时间序列》被作为该专业的标准参考书,博士论文《半参数回归模型的统计推断》被作为该专业的标准参考资料。主持多项澳大利亚国家教授级研究员项目、澳大利亚研究委员会基金项目。出版2本专著,2篇论文入选专著,国际顶级和一流学术期刊上发表60多篇学术论文,根据谷歌学术统计,已被引用超过3500次。

报告摘要:Statistical inferences for sample correlation matrices are important in high dimensional data analysis. Motivated by this, this paper establishes a new central limit theorem (CLT) for a linear spectral statistic (LSS) of high dimensional sample correlation matrices for the case where the dimension p and the sample size n are comparable. This result is of independent interest in large dimensional random matrix theory. Meanwhile, we apply the linear spectral statistic to an independence test for p random variables, and then an equivalence test for p factor loadings and n factors in a factor model. The finite sample performance of the proposed test shows its applicability and effectiveness in practice. An empirical application to test the independence of household incomes from different cities in China is also conducted.

 

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