报告题目：High-dimensional statistics with applications to Financial Data

报 告 人：舒连杰 教授 澳门大学

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邀 请 人：李本崇

报告时间：2020年12月7日9:30—11:00

报告地点：腾讯会议ID：297 255 020

报告人简介：舒连杰博士系澳门大学工商管理学院教授。他1998年获得西安交通大学机械工程和自动化学士学位后，获国家教委推荐赴香港科技大学工业工程及工程管理系直博。2002年加入澳门大学工商管理学院助理教授. 舒博士以第一作者或通讯作者在金融工程，工业工程、质量工程或统计领域等国际期刊 （如《Journal of Financial Quantitative Analysis》, 《Quantitative Finance》,《IISE Transaction》、《Journal of Quality Technology》、 《Naval Research Logistics》、《Statistics in Medicine》等）发表60多篇高水平研究论文。其主要研究兴趣为：资产组合优化、高维统计和监控,质量控制和管理,和统计计算。舒教授目前担任Journal of Statistical Computation and Simulation副主编。

报告摘要：随着传感技术及数储存功能的快速发展，实际应用过程中经常会碰到各种类型的高维数据，如金融数据，基因数据，复杂生产过程数据，医疗卫生数据等。在分析高维数据过程中碰到最大的挑战就是维数的膨胀，也就是“维数灾难”的问题。当维数增加时，分析和处理高维数据的复杂度成指数增长，计算同时也成指数增长。过多的协变量使得很多传统统计方法无法有效地运用。本报告先讨论一些处理大数据的现代高维统计方法，然后讨论它们在金融工程中的一些应用，包括（1）基于压缩样本协方差矩阵特征值改进资产组合优化的方法；以及(2）稀疏指数追踪方法。