报 告 人： 潘家柱
报告地点： 数学与统计学院501室
报告时间： 2016年07月09日星期六10:00-11:00
报告简介：We consider a framework for modelling conditional variance (volatility) of a multivariate time series by common factors. We propose to estimate the factor loading space by a space generated by the orthonormal eigenvectors corresponding to the r largest eigenvalues of a matrix based on the observations. We develop the asymptotic theory on the proposed estimation method derived from the empirical process theory. Some novel asymptotic results on empirical processes constructed from nonstationary random sequences, which pave the way to the main result, are presented. We also discuss the consistency of our eigenanalysis estimation for the loading matrix as both the cross sectional dimension and the sample size go to infinity. We further illustrate the method using both simulated and real data examples.
主讲人简介：
潘家柱曾任北京大学金融数学系教授和博士生导师，并在伦敦经济学院（LSE）从事过两年的研究工作，现在英国Strathclyde大学任教。他的主要研究方向为：时间序列分析、金融计量经济学和风险管理。他的论文发表在计量经济学和统计学的顶级杂志上，并应邀为多个国际权威杂志的审稿人。他与程士宏教授等人一起获得2002年教育部提名国家科学技术奖自然科学奖二等奖。他曾是2008年第7届世界概率统计大会(新加坡)时间序列分组的主持人之一, 2010年世界计算统计大会(COMPSTAT 2010, 巴黎)邀请报告人和分组主持人。2016年国际金融计量与风险管理大会（广州）邀请报告人。他的研究工作受到英国爱丁堡皇家学会和中国国家自然科学基金委员会的基金资助。
