统计与数据科学学院 报道
近日，我院孔新兵、林金官、刘广应三位教授的论文《Discrepancy between global and local principal component analysis on large-panel high-frequency data》，被Journal of the American Statistical Association期刊录用，目前可以在线查阅。Journal of the American Statistical Association是美国统计学会的会刊，于1888年创刊，季度发行，是目前国际统计学界论文质量最高，覆盖统计学，数据科学，经济管理等领域的公认国际顶尖学术期刊之一。
该论文研究金融高频大面板数据的因子模型，主要检验因子模型的公共因子空间是否为时变空间。当该空间为不变时，通过全局主成分分析估计该空间，当该空间为时变时，利用局部主成分分析估计该空间，通过这两个因子空间的差异度量构造了显著性检验方法，建立了相应的统计理论，并将理论结果应用于实际数据，得出了实证结论。目前，金融高频数据研究和因子模型是金融计量学等领域的研究热点，因子模型在经济、金融等领域具有重要的应用价值。
据悉，该论文由孔新兵、林金官、刘广应三位教授与武汉大学刘成教授共同完成，其构思始于2017年，于2019年8月投稿到Journal of the American Statistical Association期刊，经过审稿专家的双盲评审，最终被期刊录用发表。
附：论文链接：https://www.tandfonline.com/doi/figure/10.1080/01621459.2021.1996376。
