报告人：张兴发副教授

报告时间：2025年11月1日下午2:00

腾讯会议号：193-366-665

报告摘要：Establish a semi-parametric factor-GARCH model to estimate covariance matrix within a high-dimensional framework where both factors and factor loadings are unobservable and the data shows heteroskedasticity. Use projection technique to remove noise components, leading to a more precise estimation of the covariance matrix. The model is robust when the sample size is finite and particularly effective in high-dimensionality, lowsample-size settings.

报告人简介：张兴发，广州大学经济与统计学院副教授，兼广州大学岭南统计科学研究院副院长、硕士生导师。研究兴趣：时间序列分析、非参数统计、环境统计、机器学习等。主持国家自然科学基金项目1项，省市级教学科研项目4项。在《Journal of Econometrics》、《Science China Mathematics》、《Quality and Reliability Engineering》、《Journal of Statistical Computation and Simulation》,《Statistics and Probability Letter》、《应用概率统计》、《数理统计与管理》等期刊发表科研论文40余篇（SCI收录30篇）。

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