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学术报告简介

题目：High-dimensional Robust Factor Analysis (HDRFA)

报告人：何勇 教授（山东大学）

邀请人：徐平峰 研究员（东北师范大学）

时间：2023年11月23日 15：00~16：00

地点：腾讯会议（会议号：869-519-865）

报告内容简介：Factor models have been widely applied in economics and finance, and the well-known heavy-tailedness of macroeconomic/financial data should be taken into account. In this talk, I will introduce the existing robust factor analysis methods, namely, the Huber Principal Component Analysis (HPCA), the Quantile Factor Analysis (QFA) and the Robust Two Step (RTS). In recent years, matrix-valued or even high order tensor time series have been common in areas of economics and finance. I will also introduce the existing robust factor analysis tools for well-structured matrix/tensor data, extending the HPCA, QFA and RTS in a proper way. The talk is based on some recent work by our group and we also develop an R package “HDRFA” which is available at CRAN https://cran.r-project.org/web/packages/HDRFA/index.html, and related papers are available at my personal website https://heyongstat.github.io/.

报告人简介：何勇，山东大学金融研究院，教授, 博士生导师，山东大学齐鲁青年学者；山东大学学士（2012），复旦大学博士（2017），师从张新生教授；从事金融计量统计、数理统计以及机器学习等方面的研究，在国际统计学、计量经济学权威期刊Journal of Econometrics, Journal of Business and Economic Statistics, Biometrics（封面文章）, Biostatistics等发表研究论文30余篇；现主持国家自然科学基金面上项目以及全国统计科学研究重点项目等。获第一届统计科学技术进步奖一等奖（第二位），担任美国数学评论评论员、中国现场统计研究会生存分析分会副理事长、中国现场统计研究会机器学习分会常务理事及JASA,JRSSB,AOS,JOE,JBES等国际学术期刊匿名审稿人。