喬治亞州立大學彭亮教授在廈門大學做了題為“Dynamic Normal Copula and Predictive Regression”(正態(tài)系詞和預測回歸)的精彩學術(shù)講座。
廈門大學是國家“211工程”、“985工程”重點建設(shè)高校,是國家“2011計劃”牽頭高校。入選“111計劃”、“珠峰計劃”、“卓越工程師教育培養(yǎng)計劃”、“卓越法律人才教育培養(yǎng)計劃”、“卓越醫(yī)生教育培養(yǎng)計劃”、國家建設(shè)高水平大學公派研究生項目,是全國31所副部級中管高校。
彭亮教授學術(shù)成果豐碩,至今發(fā)表了130多篇學術(shù)論文,其中不少學術(shù)論文發(fā)表在統(tǒng)計學國際頂級期刊上。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?在第一個議題“Dynamic Normal Copula”中,彭亮教授提出引入一個二元漸近依賴的正態(tài)Copula的思路,對待估參數(shù)進行了參數(shù)、非參數(shù)估計,并通過一兩個數(shù)據(jù)實例對該方法進行了演示。
預測回歸模型在經(jīng)濟及金融中得到了廣泛應(yīng)用,如何對包含不相互獨立的干擾項的預測回歸模型進行一致估計與檢驗?彭亮教授在第二個議題“Predictive Regression”進行了介紹。彭亮教授首先假設(shè)干擾項服從P階自回歸過程,提出了兩種不同的似然函數(shù)用于一致估計與檢驗,并用實際比較數(shù)據(jù)進行測算得出該方法相對以前方法的優(yōu)越性。
近年來,越來越多的職場人士選項攻讀在職研究生提升自己,進而在職場中獲得更多升職加薪的機會。上海財經(jīng)大學人力資源管理在職研究生主要有面授班/網(wǎng)絡(luò)班兩種授課方式可選,其中面授班均在學校上課,雙休日其中一天授課,法定節(jié)假日和寒暑假不上課;網(wǎng)絡(luò)班即網(wǎng)絡(luò)遠程學習,學員通過直播課堂、錄播回放、在線答疑等方式實現(xiàn),學員可自由安排學習時間,不受地域限制。
上海財經(jīng)大學在職研究生采取資格審核方式入學,無需入學資格考試,免試入學。在職研究生報名條件是:本科學歷、并獲得學士學位后滿三年(原專業(yè)不限);雖無學士學位但已獲得碩士或博士學位者。滿足條件的學員全年均可向院校提交報名申請材料進行報名,完成全部課程學習并通過考核可獲得結(jié)業(yè)證書;后期結(jié)業(yè)后可報名參加申碩考試,只考外國語和學科綜合2門,滿分均為100分,學員達到60分及格即可通過考試,學員通過考試并完成論文答辯后即可獲得碩士學位證書。
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