浙江大学张荣茂老师作了一场题为“阈值自回归模型LASSO估计”的在职研究生讲座,浙江大学直属于教育部,是中国首批7所“211工程”、首批9所“985工程”重点建设的全国重点大学之一,是C9联盟、世界大学联盟、环太平洋大学联盟的成员,是教育部“卓越医生教育培养计划”、“卓越农林人才教育培养计划”改革试点高校,是中国著名顶尖学府之一。浙江大学设有理学、工学、农学、医学、文学、历史学、哲学、艺术学、经济学、管理学、法学、教育学等十三类学科。讲座的主要内容是:
本讲座将提供一个新的方法来估计阈值自回归(TAR)模型多重制度和它的大样本性质。通过重新定义问题中一个回归变量选择上下文中,至少绝对收缩率和选择算子(LASSO)过程,提出来估计TAR模型具有未知数量的阈值,其中该计算可以有效地进行。它进一步表明,阈值的数量和位置可以一致地估算。阈值参数的近似最优收敛速度也建立起来。模拟研究进行评估有限样品中的性能。结果示与在此期间1947至2009年的申请,每季度美国实际GNP数据。
张荣茂,主要从事随机场的渐近理论和非平稳时间序列的研究,在国际重要SCI杂志发表论文30多篇。任《Journal of the Korean Statistical Society》等杂志编委。2004年在浙江大学获得博士学位,2004年7月-2006年6月在北京大学数学学院概率统计系从事博士后研究,2006年至今在浙江大学工作。多次访问香港科大、香港中文大学,2014年5月-2015年5月在伦敦政治经济学院访问。主要研究方向是时间序列分析。研究兴趣:大样本统计理论、非线性金融时间序列、经验似然估计、非参数统计、空间数据分析。