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厦大经济学科召开2018年现代统计学研讨会

    2018年12月29日-30日,由厦门大学经济学院统计系、王亚南经济研究院(WISE)、邹至庄经济研究中心、“计量经济学”教育部重点实验室(厦门大学)和福建省统计科学重点实验室(厦门大学)联合主办的 “2018年厦门大学现代统计学研讨会”在厦大经济楼召开。
 
    本次研讨会旨在促进国内统计学者之间的学术交流和合作,更好地推动统计学科、计量经济学科及相关应用学科的发展,同时加强厦门大学统计学科与国内外各兄弟院校之间的协同合作。会议邀请了东北师范大学副校长郭建华教授、美国康奈尔大学经济学与国际研究讲席教授洪永淼、美国宾夕法尼亚州立大学统计系杰出教授林共进、西南财经大学统计学院林华珍教授、香港科技大学数学系凌仕卿教授,中国科学院数学与系统科学研究院研究员孙六全教授、中国社会科学院兼职研究员王潼教授、清华大学经济管理学院许宪春教授、加拿大多伦多大学统计系姚方教授等9位海内外知名学者作主题演讲。同期,会议另设4个平行分会场,共47篇论文与会宣读。海内外近40所知名高校的专家学者来厦围绕数理统计、经济统计、计量经济、生物统计、金融统计及其相关应用领域的理论和应用进行分享与研讨。

    29日上午,在厦门大学经济学院统计系、王亚南经济研究院(WISE)教授钟威的主持下,研讨会开幕式在经济楼N303举行。洪永淼教授在致辞时对远道而来的各位嘉宾与代表致以热烈的欢迎和诚挚的问候,并简要介绍了厦门大学统计学科的历史与发展现状。他表示,近年来,在发扬原有统计学科传统优势的基础上,厦大统计学科引进了一批年轻的优秀学者,拓展学科领域,加快学科现代化与国际化发展,成果尤为显著。他希望厦大师生利用此次学术盛宴多向各位同仁交流、学习,共同推动国内统计学科的发展。
 
    东北师范大学郭建华教授在题为“Two-way Factor Model for Analyzing High Dimensional Matrix Data”的演讲中通过引入双向因子模型,将基于经典因子模型的方法拓展到高维矩阵数据分析。本文提出了一种新的Newton-Raphson算法搜索因子载荷的极大似然估计量以及因子和噪声的方差,同时证明了高维情形下极大似然估计量的相合性以及中心极限定理。
 
 
    美国康奈尔大学经济学与国际研究讲席教授洪永淼在题为“Big Data, Machine Learning and Statistics”的演讲中探讨了大数据与机器学习对统计学科理论与实践的影响、挑战与机遇。洪永淼指出虽然大数据可能会改变传统统计推断的一些模式,但并不会改变统计科学的基础,重要的统计原则依然在大数据分析中发挥重要作用。而对于许多机器学习方法,同样可以给出统计意义上的解释。他希望,机器学习和统计方法的结合可以为未来的研究开辟新的方向。
 
 
    西南财经大学统计学院林华珍教授在题为“Robust and efficient estimation for the treatment effect in causal inference and missing data problems”的演讲中介绍道:当因变量结果出现缺失且解释变量是可观测时,她建议采用概率指数建模获得新的Mann-Whitney统计量。该文证明了如果所有的模型设定是正确时,仅需要较少的模型假设就可以证明该方法的有效性;如果某些部分被错误设定,则结果也是稳健的。
 
 
    香港科技大学数学系凌仕卿教授在题为 “Automated Estimation of Heavy-tailed Vector Error Correction Models”的演讲中针对误差修正模型(VEC)的协整秩的估计,提出了一种通过自适应缩减的自动化方法,可同时确定协整秩以及进行参数估计。他同时还提出一种数据驱动方法选择调整参数,并将其运用于分析因特尔、谷歌以及苹果股票之间的协整关系。
 
 
    中国科学院数学与系统科学研究院研究员孙六全教授在题为“Joint Analysis of Longitudinal Data with Informative Observation and Terminal Event Times”的演讲中提出了一种联合建模方法用于分析具有信息观测时间和终端事件的纵向数据。该方法引入了一个共享的脆弱性指标来明确纵向过程、观测时间和终端事件时间之间的相依结构。他通过模拟研究检测本文提出估计量的有限样本行为,并将其应用到佛吉尼亚大学健康系统的慢性心力衰竭患者的医学费用研究中。
 
 
    加拿大多伦多大学统计系姚方教授在题为“Distribution and correlation free two-sample test of high-dimensional means”的演讲中提出了一种针对高维方法的双样本检验,除了对变量的矩和尾部性质施加一些弱约束外,不需要其他分布性假设和相关性假设。该两样本检验是基于单样本中心极限定理的重要拓展(Chernozhukou et al. 2016),该检验易于计算,且不需要独立同分布的假设,并允许具有不同的分布和任意相关结构。模拟和实证数据同时用于证明其提出的方法相对于现有方法具有更优异的数值性能。
 
 
    30日上午,美国宾夕法尼亚州立大学统计系杰出教授林共进,中国社会科学院兼职研究员、厦门大学王亚南经济研究院(WISE)兼职教授王潼,清华大学经济管理学院教授、国家统计局原副局长许宪春还将依次带来题为“Ghost Data”、“宏观经济指标区间定理和区间套定理”、“从统计角度看中美贸易战”的主题演讲。
 
    为发挥厦门大学统计学科的优势,特别是近年来在数理统计学科建设、平台建设和师资队伍建设的成绩与经验,厦大经济学科于2011年召开了首届“现代统计学国际研讨会”,此后每年定期召开。研讨会邀请了一批享誉海内外学界的著名学者前来参会交流,在促进国内外统计学者之间的学术交流和合作,推动国内统计学科、计量经济学科及相关应用学科的发展,同时在加强厦门大学统计学科与海内外各兄弟院校之间的协同合作等方面,取得良好效果。
 
    近年来,厦大经济学院、王亚南经济研究院(WISE)与邹至庄经济研究中心在保持原有统计学科传统优势的基础上,积极引入现代统计学科教育、研究范式,引进了一大批具有海外著名高校统计学博士学位的教师,加快与国际学术领域接轨的步伐,提升国际学术竞争力,取得了丰硕成果。全国首个文理交叉的“计量经济学”教育部重点实验室(厦门大学)、福建省统计科学重点实验室(厦门大学)以及教育部、国家外专局“计量经济理论与应用创新引智基地”(“111计划”)先后在厦门大学落户。2012年,在教育部组织的全国第三次一级学科评估中,厦门大学统计学科首次以一级学科独立参评,在全国排名第3。2017年,厦门大学统计学在第四轮一级学科评估中进入A级学科,并入选国家“双一流”重点建设学科。
(王亚南经济研究院 邓晶晶)