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数理统计方法学术沙龙：康尧
2023年11月14日
报告题目： 相依序列驱动的零修正几何INAR(1)模型的统计推断
报告时间： 2023-11-14 14:00——2023-11-14 16:00
报告人： 康尧
报告地点： 腾讯会议334 401 462
主办单位： 数据科学与人工智能学院 数理统计研究中心
【专家简介】
康尧，西安交通大学数学与统计学院助理教授，本科毕业于吉林大学金融学院保险精算专业，博士毕业于吉林大学数学学院概率论与数理统计专业，获得吉林大学优秀博士学位论文奖。主要从事时间序列分析和保险精算方面的研究，在统计学知名杂志TEST, The Canadian Journal of Statistics等发表多篇论文，并主持国家自然科学基金青年项目和中国博士后面上项目各一项。
【讲座摘要】
计数时间序列的分析和处理是极具实际意义和应用价值的前沿课题。整数值自回归(INAR)模型是拟合和预测计数时间序列的重要统计模型，其中独立序列驱动的INAR模型的研究已基本成熟，但是相依序列驱动的INAR模型的发展仍处于起步阶段。同时，已有的INAR模型在刻画计数时间序列的偏大离差和零堆积等统计特征时也尚存局限。因此，我们提出了相依序列驱动的零修正几何INAR模型，利用矩估计、条件最小二乘和条件极大似然三种方法给出了新模型的参数估计，并利用条件期望、条件分布和Bootstrap方法解决了模型的预测问题。最后，通过实例分析发现新模型在实际应用中具有一定的优越性。
撰稿：孙晓霞 审核：富宇 单位：数据科学与人工智能学院
