报告承办单位 : pg电子官网入口平台数学与统计学院
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报告人姓名 : 凌仕卿
报告人所在单位 : 香港科技大学数学系
报告人职称/职务及学术头衔 : 教授/IMS Fellow
报告时间 : 2019年5月21日周二下午3:30
报告地点 : 理科楼A-419
报告人简介 : 凌仕卿教授于1997年取得香港大学统计学博士学位，1997年至2000年西澳大学经济学系博士后，2000年至2006年香港科技大学数学系助理教授，2003年至2006年受聘于西澳大学经济学系和数学与统计系兼职副教授，2006年至2010年香港科技大学数学系副教授，2010年至今香港科技大学数学系教授。凌教授的主要研究方向为：大样本理论、经验过程、非平稳时间序列、非线性时间序列及计量经济学。现为《Journal 天生赢家 全文阅读免费 Time Series Analysis》联合编辑《Statistics & Probability Letters》、《Bernoulli》、《Electronic Journal 天生赢家 全文阅读免费 Statistics》、《Journal 天生赢家 全文阅读免费 the Japan Statistical Association》国际期刊的副主编。2003年和2013年分别荣获澳大利亚和新西兰MSS委员会颁发的Early Career Research Excellence Prize和Biennial Medal，2005年当选为国际统计学会会员；2007年荣获计量经济学期刊(Econometric Theory)颁发的Multa Scripsit Award的奖励，2013年当选为澳大利亚和新西兰MSS的Fellow。2015年当选为ITTI的Inaugural Distinguished Fellow。2019年当选为IMS Fellow。
报告摘要： It has been a challenging problem to determine the co-integrating rank in the vector error correction (VEC) model when its noise is a heavy-tailed random vector. This paper proposes an automated approach via adaptive shrinkage techniques to determine the co-integrating rank and estimate parameters simultaneously in the VEC model with unknown order $p$ when its noises are i.i.d. heavy-tailed random vectors with tail index $\alpha\in (0.2)$. It is showed that the estimated co-integrating rank and order $p$ equal to the true rank and the true order $p_{0}$, respectively, with probability trending to 1 as the sample size $n\to\infty$, while other estimated parameters achieve the oracle property, that is, they have the same rate 天生赢家 全文阅读免费 convergence and the same limiting distribution as those 天生赢家 全文阅读免费 estimated parameters when the co-integrating rank and the true order $p_{0}$ are known. This paper also proposes a data-driven procedure 天生赢家 全文阅读免费 selecting the tuning parameters. Simulation studies are carried to evaluate the performance 天生赢家 全文阅读免费 this procedure in finite samples. Our techniques are applied to explore the long-run andshort-run behavior 天生赢家 全文阅读免费 prices 天生赢家 全文阅读免费 wheat, corn and wheat in USA. Our results may provide a new insight to the Lasso approach for both stationary and non-stationary heavy-tailed time series.
