经济学科在读博士生蒲丹与其导师方匡南、张庆昭合作论文在Statistica Sinica在线发表

近日,由经济学院统计学和数据科学系2019级在读博士生蒲丹与其导师组导师方匡南教授、张庆昭副教授以及西南财经大学兰伟教授合作完成的论文“Spatial Autoregressive Models with Generalized Spatial Disturbances”被Statistica Sinica正式接受并在线发表。Statistica Sinica是学界公认的统计学国际权威期刊,也是我校认定的统计学国际A-期刊。


由于在线社交网络的快速发展,网络数据变得越来越容易获得,对网络数据的研究也层出不穷。空间自回归模型(SAR)作为一类要的方法,常用于刻画网络中不同节点的响应变量之间的相依结构,在房地产、经济金融、社会学等领域得到了广泛的应用。但目前大多数模型都假设干扰项在不同节点之间是独立的,这一假设限制性太强,在许多实际应用中可能会违反。因此,该文提出了一种带广义扰动的空间自回归模型(SARg),同时对响应变量和扰动项之间的空间效应进行建模。通过直接将干扰项的协方差矩阵建模为行标准化的邻接矩阵的高阶多项式的形式,我们的模型涵盖了常见的具有移动平均干扰(SARMA)的空间自回归模型和具有自回归干扰(SARAR)的空间自回归模型。针对提出的模型,提出了一种拟最大似然估计(QMLE)来估计参数。为了降低计算成本,还研究了一种适用于大规模网络的近似最大似然估计(AMLE)。在不施加任何分布假设的情况下,建立了两种估计量(即QMLE和AMLE)的渐近性质。由于高阶多项式的阶可能趋于无穷,提出了一种扩展贝叶斯信息准则(EBIC)用于模型选择,并证明了其选择一致性。通过数值模拟研究和对共同基金现金流的空间效应的分析表明了所提出模型的有效性。


蒲丹,厦门大学经济学院统计学和数据科学系2019级博士研究生,指导老师为方匡南教授和张庆昭副教授。目前已在Statistica Sinica等期刊发表(含正式接受)论文2篇,有多篇论文在审稿中。


方匡南,厦门大学经济学院统计学与数据科学系教授、博士生导师、耶鲁大学博士后,国家社科基金重大项目首席专家、国际统计学会 elected member。主要研究领域为统计机器学习、高维数据分析、经济管理统计、健康医疗大数据等。入选国家级高层次青年拔尖人才、福建省高层次人才(A类)、南强青年拔尖人才计划 (A类)、福建省“特支双百计划”青年拔尖人才等。兼全国工业统计学会常务理事、中国商业统计学会常务理事、《统计研究》、《数理统计与管理》编委等。在国内外权威期刊共发表学术论文100余篇,著有学术专著和教材等6部。主持了国家社科基金重大项目1项,国家自然科学基金3项,以及教育部人文社科、国家统计局重大项目等10多项纵向项目。


张庆昭,厦门大学经济学院统计学和数据科学系、王亚南经济研究院双聘副教授,博士生导师,国际统计学会elected member。2008年获得华中科技大学数学与应用数学学士学位,2013年获得中国科学院数学与系统科学研究院概率论与数理统计博士学位,先后在中国科学院大学和美国耶鲁大学进行博士后研究。中国现场统计学会高维数据分析学会理事,全国工业统计学理事、中国青年统计学家协会理事等。主要研究方向为高维数据分析、多源数据融合、函数数据分析、统计机器学习等,发表论文50余篇,先后主持国家自科2项,教育部基金1项。


(经济学院   刘晨宇)

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