学术报告

报告题目：面板数据多结构变点的估计

报告人：李拂晓  西安理工大学理学院应用数学系讲师

时间：2022年4月25日 20:30-22:00

腾讯会议（ID）：790-599-204

摘要：本文在变点个数已知和未知的情形下，分别基于二元分割法，形态识别的二元分割法和筛选排序（SaRa）方法讨论了面板数据多结构变点的估计问题，证明了变点估计量的一致性。模拟实验表明在面板数据方差多变点个数已知的情况下，基于拟最大似然型估计量的二元分割法比基于CUSUM型估计量的二元分割法估计效果好。在面板数据均值多变点或方差多变点个数未知的情况下，基于形态识别的二元分割方法比基于CUSUM型检测统计量的二元分割方法估计效果好。针对面板数据回归模型的系数多结构变点估计问题，将时间序列的SaRa方法推广到面板数据上，同时估计系数变点的个数和位置。模拟实验结果说明了方法的有效性。

个人简介：李拂晓，2012年和2015年在西北工业大学分别获得理学硕士和理学博士学位，2013年至2014年在加拿大阿尔伯塔大学统计系联合培养一年，现为西安理工大学理学院应用数学系讲师。主要研究方向是时间序列和面板数据模型的变点分析，先后在统计期刊《Sequential Analysis》，《Communications in Statistics-Theory and Methods》,《Journal of the Korean Statistical Society》等国内外刊物上发表相关学术论文十余篇。主持国家自然科学基金青年项目，陕西省自然科学基础研究计划项目，陕西省教育厅专项科学研究计划项目各一项。