统计与数据科学学院 张媛媛 报道
2024年4月12日下午14：30，常晋源教授应邀为统计与数据科学学院导师及研究生开展了专业学术讲座。讲座在位育楼407会议室举行，由统计与数据科学学院院长孔新兵教授主持。
常晋源教授是国家杰出青年科学基金获得者，西南财经大学光华特聘教授、中国科学院数学与系统科学研究院研究员、博士生导师。主要从事“超高维数据分析”和“高频金融数据分析”等领域的研究，先后担任统计学和计量经济学国际顶级学术期刊Journal of the Royal Statistical Society Series B、Journal of Business & Economic Statistics以及Journal of the American Statistical Association的Associate Editor，同时还担任统计学国际一流学术期刊Statistica Sinica的Associate Editor以及管理学中文一流学术期刊《管理科学学报》的领域编辑。已在统计学与计量经济学国际顶级学术期刊Annals of Statistics、Biometrika、Journal of the American Statistical Association、Journal of the Royal Statistical Society Series B、Journal of Econometrics以及Journal of Business & Economic Statistics上发表论文二十余篇。
本次讲座的主题是“Autoregressive networks with dependent edges”。常晋源教授通过Background、Models-AR(m) networks、Maximum likelihood estimation和lllustration with real network data四个部分来讲述，他提出了一个自回归框架，用于模拟具有依赖性边缘的动态网络。它包含了在真实网络数据中经常观察到的反演、密度依赖和其他风格化特征等模型。通过假定网络边缘在每个时间段都独立于其滞后值，这些模型与时间 ERGM 密切相关，有助于以直接的方式进行模拟和最大似然估计 (MLE)。由于模型中可能存在大量参数，初始 MLE 的收敛速度可能较慢。我们提出了一种基于投影迭代的改进估计方法，可减轻其他参数的影响。基于马氏差分结构，在不考虑稳态假设的情况下，得出了改进估计器的渐近分布。估计器的极限分布一般不是正态分布，当基础过程满足某些混合条件时，它将降为正态分布。通过模拟和两个真实的网络数据集，对反转模型进行了说明。
在讲座的讨论环节，我院的孔新兵教授就常晋源教授讲座中的概率测度等相关内容进行了深入的交流与探讨。本次学术讲座取得了圆满成功，通过本次讲座，丰富了我院师生的视野，更为我院师生提供了宝贵的研究信息和思路。
