报告题目：重尾序列的尾指数变点检测

报告时间：2024年5月11日下午15：30—17：00

报告地点：北区四号教学楼208报告厅

报告摘要：针对金融时间序列的尾指数存在变化的问题，构造了几种检验方法，在原假设下得到其渐近分布为布朗运动的泛函，同时在备择假设下(即序列尾指数存在变化)，得到这几种方法的渐近发散极限，证明了这几类方法的一致性，同时也证明了基于这些统计量所构造的变点估计的弱相合性。为获取渐近分布的分位数，构造了相应的Block bootstrap抽样方法。模拟表明本论文所给方法在检验金融时间序列的尾指数变点问题上的有效性。

专家介绍：秦瑞兵，山西大学数学科学学院，博士，副教授。主要研究领域是统计数据中变点问题及统计应用。主要研究工作为时间序列中的变点统计推断、时序数据流的分类问题，以及复杂数据的统计建模分析。主持过中国博士后基金及博士后特别资助项目等国家和省部级项目4项，在国内外统计学学术杂志上发表论文10余篇。