报告人：段江涛
报告地点：数学与统计学院415
报告时间：2023年05月15日星期一15:00-16:00
邀请人：高巍
报告摘要：
因子载荷中存在断点的因子模型在观测上等同于载荷没有变化但因子方差发生改变的模型。这种方法有效地将高维度的结构变化问题转化为低维度的问题。本文考虑了用于估计因子的方差变化的似然比（LR）检验。似然比检验隐含地探索了估计因子的一个特殊特征：在备择假设下，断点前和断点后的方差可以成为奇异矩阵，使得似然比检验的发散速度更快，从而比wald类型的检验更具有功效。模拟结果也验证了似然比检验具有更好的功效性质。我们还考虑了均值变化和多个断点。我们将这个过程应用于美国就业的因子建模，并使用行业级别的月度数据研究结构变化问题。
主讲人简介：
段江涛，西安电子科技大学统计学副教授。2021年获东北师范大学统计学博士，2021-2023年广州大学经济与统计学院统计系博士后。曾赴美国哥伦比亚大学、香港城市大学进行访问与合作研究。研究兴趣为高维因子模型，面板数据，试验设计。主持国家自然科学基金青年基金项目，多篇论文发表于《Journal of Econometrics》、《Canadian Journal of Statistics》、《Journal of Statistical Computation and Simulation》、《Journal of Computational and Applied Mathematics》。
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