赵兴宇 报道
10月16日15点，黑龙江大学数学科学学院袁超凤老师应邀为统计学学科所有研究生及导师开展专业学术讲座。讲座以腾讯会议形式进行，由刘广应教授主持。
袁超凤老师，作为黑龙江大学数学科学学院的杰出讲师和硕士研究生导师，毕业于东北师范大学并获得统计学博士学位，师从何旭铭教授和郭建华教授。袁超凤老师的研究领域主要包括高维因子分析、面板数据分析和时间序列分析，其研究成果主要发表在JRSSB、TEST等统计学权威期刊。
本次讲座的主题是“矩阵型时序数据的双向因子分析”。报告首先通过举例“国际贸易动态网络数据”和“空气质量数据”，解释了何为矩阵型时序数据。其次，报告中介绍了高维矩阵型时间序列的双向动态因子模型（2w-DFM）。这个模型的目的是捕捉行和列属性的可分离和低维效应，以及它们在行、列和时间点之间的相关性。2w-DFM为高维数据的动态因子模型提供了一种全新的视角，它继承了因子模型的降维特性，为了便于解释，采用了附加行和列因子。此外，袁超凤老师介绍了这一模型的可辨识性和估计精度等基本理论性质。
在报告中，袁超凤老师强调了她和团队提出的条件，以确保模型的可辨识性，并考虑到参数估计所需的数据矩阵的大小以及时间序列的长度增加的渐近制度，同时指出参数估计中的“拟似然”是一个难点。他们建立的估计达到了最优的收敛速度和渐近正态，这些理论性质通过模拟研究进行了验证。
此外，袁超凤老师还分享了2w-DFM模型在中国城市空气质量数据应用中的优点。这一应用展示了该模型在实际问题中的价值和潜力，为解决复杂的数据分析问题提供了新的方法和工具。
互动环节中，孔新兵教授与刘广应教授分别就该报告中的模型结构及预测精度提出问题，并展开讨论，期望在以后能有更加深入的学习与交流。本次讲座取得了圆满成功，丰富视野的同时又引发深入思考，我们期待未来的更多精彩讲座和深入的讨论。
