主题🎼：随机加权自助法及其在序列相关性检验中的应用
时间🧘🏼♀️：2021年11月25日（周四）14:00-15:30
地点🟡👨🎓：腾讯会议（会议号：571565026）
主讲人🚠▫️：李木易，香港大学统计学博士（2011）🚲，现任厦门大学WISE与经济学院统计学与数据科学系双聘教授，博士生导师。主要研究方向为非线性时间序列🌙🫰，金融计量🔴，相依数据自助法等。担任中国概率统计学会第十一届理事，全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会第一届理事，主持国家自然科学基金3项（含已完成）以及福建省社科规划项目、福建省自科基金项目、教育部计量经济学重点实验室（厦门大学）实验教学项目等。主讲中国大学慕课《时间序列分析》🧘🏽♂️🤶🏼。
内容简介⏺：传统时间序列相关性检验的思想是检验固定m阶自相关函数的联合显著性🧏🏻😴，并在i.i.d.的强假设下推导出检验统计量渐近卡方分布🙃。此类检验如Ljung-Box-Pierce型Portmanteau检验（Q检验）🦐，被广泛用于各类统计软件👩🎨。但现实数据很少满足i.i.d.的假设，为了使该类检验适用面更广，有必要放宽i.i.d.的假设，构建对不独立不同分布的数据也适用的序列相关性检验👕。同时注意到🧖🏼，当假设变弱后，传统检验统计量不再渐近卡方分布，继续使用该分布得到临界值将面临较高的尺度扭曲(size distortion)🛣🪯。本文基于此问题，分别从时域和谱域两方面考虑稳健的序列相关检验，使检验能够针对更广泛的非相关但不独立数据，且采用随机加权自助法对检验量进行推断👨🏼🍳，讨论其渐近有效性，同时用数值模拟和实证分析例证该类方法的优越性。
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