| 报告题目： | 基于高频数据的GARCH模型的M-估计 |
| 报 告 人： | 陈敏 研究员 |
| 中科院数学与系统科学研究院 | |
| 报告时间： | 12月16日（周一）下午3点 |
| 报告地点： | 九龙湖数学系第一报告厅 |
| 相关介绍： | 摘要：对GJR――GARCH模型提出了基于高频数据的波动率替代模型，给出了这类模型的M-估计，以及渐近性质。模拟结果表明本文提出的方法提高了模型参数的精度，以及稳健性, 在具有25% 异常点时仍然能够有较高的精度。最后将本文提出的方法应用于VaR的估计。 陈敏，中国科学院数学与系统科学研究院研究员, 博士生导师。1996年5月在中国科学院应用数学研究所获博士学位。曾任中国科学院数学与系统科学研究院任副院长。现任全国统计方法应用技术标准化委员会主任委员,《数理统计与管理》主编,《应用数学学报（中文版）》副主编,《应用概率统计》编委。中国统计学会、中国现场统计研究会、中国教育统计学会常务理事。主要研究方向为：金融统计理论与方法、非线性时间序列的统计分析，非参数统计估计和检验的大样本理论，生物统计的理论和方法，应用统计（工业统计、统计标准化）。先后主持和参加20余项国家基金委、科技部、中科院的面上、重点、和重大项目以及部位和企业合作项目等。 先后访问过加拿大Regina大学、香港大学、香港科技大学、香港中文大学等，并多次在国内外学术大会上做邀请报。 出版和翻译教材和专著5部；在国内外核心学术期刊发表统计理论论文50余篇，其中SCI论文20余篇；在国内经济、金融和管理科学核心期刊发表论文30余篇，其中EI论文10余篇；应用统计国内外核心期刊发表论文8篇，其中SCI论文3篇；组织国家统计技术标准制修订共50余项，其中主持修订近十项。 |
