羊城讲坛 || 第七十一讲：香港大学朱柯讲座
羊城讲坛
第七十一讲
2020年12月18日
报告题目：Testing error distribution by kernelized Stein discrepancy in multivariate time series models
报 告 人：朱柯（香港大学）
报告时间：2020年12月18日（星期五）
报告时间：14:30-16:30
报告地点：行政东楼前座412会议室（在线讲座）
腾讯会议号：186 658 480
主办单位：广州大学经济与统计学院，广州大学岭南统计科学研究院，广东省现场统计学会
羊城讲坛第七十一讲
主讲人
朱柯，香港大学统计与精算系, 助理教授、博士生导师，于2011年获得香港科技大学统计学博士学位。主要研究方向为时间序列计量经济和统计，包括稳健统计、拟合优度检验、变点问题、bootstrap方法及应用计量经济。目前，他已经发表学术论文20余篇，其中包括Journal of the American Statistical Association, Annals of Statistics, Journal of the Royal Statistical Society Series B, Journal of Econometrics, Econometric Theory, Journal of Business and Economic Statistics等国际顶尖统计和计量经济学期刊。
摘要
Knowing the error distribution is important in many multivariate time series applications. To alleviate the risk of error distribution mis-specification, testing methodologies are needed to detect whether the chosen error distribution is correct. However, the majority of the existing tests only deal with the multivariate normal distribution for some special multivariate time series models, and they thus can not be used to testing for the often observed heavy-tailed and skewed error distributions in applications. In this paper, we construct a new consistent test for general multivariate time series models, based on the kernelized Stein discrepancy. To account for the estimation uncertainty and unobserved initial values, a bootstrap method is provided to calculate the critical values. Our new test is easy-to-implement for a large scope of multivariate error distributions, and its importance is illustrated by simulated and real data.
供稿：张兴发
编辑：新媒体中心 黄彦
审稿：马 双
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