报告题目：Modeling Autoregressive Conditional Regional Extremes with Application to Solar Flare Detection
报告人：张正军 教授
报告时间：2024年10月28日（周一）下午14:00-15:00
报告地点：藕舫楼724，线上腾讯会议：565-160-108
主持人：董英华
报告摘要：This talk presents studying big data streams with regional-temporal extreme event (REE) structures and solar flare detection. An autoregressive conditional Frechet model with time-varying parameters for regional and its adjacent regionals extremes (ACRAE) is proposed. The ACRAE model can quickly detect rare REEs (i.e., solar flares) in big data streams and predict solar activity. The ACRAE model, with some mild regularity conditions, is proved to be stationary and ergodic. The parameter estimators are derived through the conditional maximum likelihood method. The consistency and asymptotic normality of the estimators are established. Simulations are used to demonstrate the efficiency of the proposed parameter estimators. In real solar flare detection, with the new dynamic extreme value modeling, the occurrence and climax of solar activity can be detected earlier than existing algorithms. The empirical study shows that the ACRAE model outperforms the existing detection algorithms with sampling strategies.
报告人简介：
张正军，现为中国科学院大学经济与管理学院长聘教授和统计与数据科学系系主任，中国科学院预测科学研究中心副主任，原美国威斯康辛大学统计系终身教授和系副主任，威斯康辛大学生物医学信息系兼职教授，国际数理统计协会执行委员和财务总监（July 2016 -- July 2022），国际数理统计协会会士，美国统计协会会士。现担任JASA，JBES， Statistica Sinica， JDS， EJS、STaRF等国际期刊副主编。主要研究方向包括统计理论和方法、计量经济学、金融计量学、计算医学与实践、极端气候等等。在国际顶级期刊：统计（AoS，JASA，JRSSB）、计量（JoE, EE）、金融（JBES, JBF）、医学（AFM， Vaccines，npj Precision Oncology）、气象 (ATM) 等发表论文上百篇。代表性工作和首创性思想和作品包括: 新极值理论、绝对和相对同步有效性（AbRelaTEs）、双边截断极值惩罚变量选择机器学习模型（TWT-LR-ETP）、商相关系数（QCC、TQCC）、非对称广义相关系数（GMC）、滞后尾部相依系数(lambda_k)、最大线性回归模型(MaxLR)、最大逻辑回归模型(Max-logistic)、EGB2期权定价公式、盯市在险价值（MMVaR）、条件极值Frechet自回归（AcF）, 虚拟标准数字货币（VSTC），新冠基因组学、癌症基因组学的几何空间（DARPA： Mathematical Challenge Fifteen: The Geometry of Genome Space）等。
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2024年10月27日