10月14日下午，香港城市大学袁淦老师应邀来我校开展以“Generalized multivariate threshold autoregressive models with linearly partitioned threshold space”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼644会议室举行，由统计与数据科学学院副院长张荣茂教授主持。
袁淦，现就职于香港城市大学生物统计学系。香港中文大学计量金融与风险管理学士及硕士，美国哥伦比亚大学统计学博士。目前担任《数据科学期刊》(Journal of Data Science) 副主编。学术研究主要聚焦于非参数统计、时间序列分析等领域。研究成果见诸《统计学年刊》(The Annals of Statistics)、《机器学习研究期刊》(JMLR)、《美国国家科学院院刊》(PNAS) 以及《SIAM 数据科学数学期刊》(SIMODS)等国际学术期刊。
袁淦老师围绕非线性时间序列展开讨论，首先介绍了经典门限自回归模型存在的局限。在此基础上，他重点介绍了团队提出的广义多元门限自回归模型。该模型通过超平面对门限空间做线性划分，并基于最小描述长度（MDL）原则结合遗传算法，实现模型选择与参数估计的优化。在理论层面，针对边界旋转造成经典弱收敛理论失效的问题，袁老师介绍了团队取得的理论突破。研究构建了全新的纯跳跃函数空间G，为相关极限分布的推导建立了理论基础。在实证分析中，团队利用美国利率数据进行检验，结果显示，相比传统模型，新模型大大减少了样本外单步预测误差（MSPE），体现出较好的预测性能。
此外，袁老师还展示了团队正在开展的函数型门限自回归模型（TARFT）研究。他以英国连续血糖监测数据为例，展示了以历史曲线作为门限变量的动态区制切换机制，并进一步介绍了在无限维框架下门限估计的渐近理论。
互动交流环节，在场师生围绕算法收敛性、无限维理论的实践难点以及医疗健康数据的应用前景等话题，与袁淦老师展开了深入探讨。讲座最后，张荣茂老师作总结发言，他高度评价了袁淦老师带来的前沿学术报告，并代表学院向袁老师的精彩分享及在场师生的积极参与致以衷心感谢。
文稿丨杨可心
