报告题目：Robust serial correlation tests in the presence of possible nonlinear dependence
时 间：2022年11月8日（星期三）下午3:30pm -
地 点：腾讯会议（会议号：164 213 940）
主 办：数学与统计学院, 福建省分析数学及应用重点实验室、福建省应用数学中心（福建师范大学）
参加对象：感兴趣的老师和研究生
报告摘要：We first review the serial dependence tests in time series analysis, from strong to weak white noise, in both the time domain and frequency domain. We then propose the random weighting bootstrap based goodness-of-fit tests for the weak VAR models, in the context of classical Ljung-Box-Pierce portmanteau tests as well as consistent spectral tests. We discuss the asymptotic properties of the test statistics under null and alternative hypothesis respectively. Simulation studies and the real data analysis demonstrate the application of our testing procedures.
报告人简介：李木易，2011年获得香港大学统计学博士，现任厦门大学王亚南经济研究院(WISE)与经济学院统计学与数据科学系双聘教授,博士生导师。主要研究方向为时间序列分析，长记忆过程，资产波动率建模，模型检验等。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（含已完成）国家自然科学基金3项，教育部计量经济学重点实验室（厦门大学）实验教学项目等，参与国家自科重点项目、国家社会重大项目。参与国自科重点项目。主讲中国大学慕课《时间序列分析》。获厦门大学2019年教学比赛翻转课堂二等奖。为 Journal of Econometrics, Journal of Time Series Analysis, Statistics Sinica等期刊匿名审稿人。