3月25号上午，由统计与数学学院主办的中南财经政法大学2017年青年统计学者论坛系列学术讲座之一在中原楼7楼会议室成功举办，讲座由统计与数学学院副院长杨青龙副教授主持。
上半场的讲座邀请到了来自中国人民大学的朱利平教授、南开大学的邹长亮教授、中国科技大学的张伟平副教授和中国科学院的李启寨研究员作为主讲人。
朱利平教授的讲座主题为“On Cumulative Slicing Estimation in High Dimensions”。朱利平教授主要介绍了他研究这一主题的目的，即希望通过使用分段逆回归对高维数据进行降维处理，找到较少的几个线性组合来替代高维数据，例如文本数据和图像数据等。
邹长亮教授的讲座主题为“Dynamic change-detection in multiple datastreams with FDR Control”。他以如何发现和挑选一只表现良好的基金为例引入主题，通过采用动态分析的方法，以尽可能快地找到相关数据的分布变化，了解数据波动的规律，并用FDR控制对高维数据流进行动态的探析。
张伟平副教授的讲座主题为“A Wavelet-based Jump Information Criterion for High-frequency Financial Series Data”。张伟平副教授提出了有关时间序列跳点的信息准则与一个用来分析高频数据动态变化的算法，分析了其渐近特性，并通过模拟分析和实证研究证明了所提出的分析方法的准确性与可行性。
李启寨研究员的讲座主题为“Baysian Neuto Networks for Selection of Anticancer Arug Response Genes”，即前馈贝叶斯网络及其在寻找抗癌药物基因中的应用。李启寨研究员指出其研究目的为探究生物标记物是否与疾病或者药物有关，同时他讲到生物标记物与基因类似，各自彼此之间都具有非线性关系以及交互作用，所以将贝叶斯神经网络分为三层，输入层、隐含层和输出层来研究生物标记物与疾病之间的关系。
下半场的讲座邀请到了来自吉林大学的朱复康教授、清华大学的李东副教授、 厦门大学的钟威副教授和西安交通大学的常象宇副教授作为主讲人。讲座由统计与数学学院统计系系主任、经济统计硕士导师组副组长王艳清副教授主持。
朱复康教授的讲座主题为“A New Bivariate Integer-valued GARCH Model Allowing for Negative Cross Correlation”，即二元整数值GARCH模型可以用来做负的交*分析。朱复康教授指出其建立的INGARCH模型既可以做两组数据组间正的交互作用，也可以做两组数据组间负的交互作用，这打破了传统的模型不支持数据组间负的交互作用的不足，而且朱复康教授还进一步对新模型进行了举例说明及验证。
李东副教授的讲座主题为“Network GARCH Model”。李东副教授首先对有关GARCH模型的研究进行了简要的介绍，以引出Network GARCH Model。之后他对Network GARCH Model的概念、具体形式、平稳性以及估计方法进行了讲解，通过模拟研究证明该模型的合理有效性。
钟威副教授的讲座主题为“Forward Additive Regression for Ultrahigh Dimensional Nonparametric Additive Models”。钟威副教授指出其研究的主要思想是将Forward Regression加入到可加模型中以形成Forward Additive Regression（FAR），同时他还指出这一方法具有许多优点，例如FAR可以为一些问题提供一个简单明确的解决路径，FAR还可以弥补一些边际问题的缺点。
常象宇副教授的讲座主题为“Distributed Semi-Supervised Learning for Kernel Ridge Regression”。常象宇副教授以大数据、数据隐私的保护、数据交易处理等为切入点开始自己的讲座，之后对所研究主题有关的研究进行了简要的说明，紧接着常象宇副教授介绍了所提出的Distributed Semi-Supervised Learning for Kernel Ridge Regression（DSKRR）的概念、相关的定理、算法以及相关的模拟研究。
至此，中南财经政法大学2017年青年统计学者论坛系列学术讲座一在大家热烈的掌声中结束，本次讲座涵盖的内容较为丰富，在整个讲座过程中，在场师生汲取各位学者的丰富知识，为以后的学术发展打下更加坚实的基础，同时也为以后的学术研究提供了指导，最后希望接下来的讲座能够举办的更加成功，取得更加好的效果。
