2018年9月22日上午，香港科技大学 （HKUST）凌仕卿教授在商学楼C316作了题为“Testing for Series Correlation and ARCH Effect of High-Dimensional Time Series  Data”的学术报告。报告会由芦彩梅副教授主持，管理科学与工程学科金融工程与风险管理团队带头人张信东教授、管理与决策研究所和经济与管理学院的部分教师、研究人员、博士生和硕士生等一同认真聆听了凌教授的精彩报告。

凌仕卿教授的报告从诺贝尔获奖者Engel的ARCH模型提出历史背景开始娓娓道来，结合大数据背景引出本报告将要呈现的研究之必要性，逻辑性强，通俗易懂。凌教授指出ARCH Effect Model是金融时间序列分析过程中最常用的模型，但在高维数据下，如何恰当地检验ARCH Effect是一个难题。凌教授团队运用高维向量L1-Norm来进行降维处理，结合芝加哥大学Ruey S. Tsay提出的Rank Test 方法，提出了Norm-Rank-Based Test，并通过MonteCarlo模拟研究和实证数据分析均表明该方法具有非常好的检验功效。

 凌仕卿教授指出，他们团队提出的Norm-Rank-Based Test是在ARCH Effect Test研究领域首次通过降维的方式，检验高维大数据的ARCH Effect效应。该方法与现有文献中的诸多方法相比，具有较为明显的优势：首先，该检验能够运用比较简练的算法就可以实现，计算机模拟显示其计算耗时在已知的方法中是最短的，且大幅领先，具有很高的效率；其次，该方法无须大量复杂的假设条件，对原有高维ARCH Effect效应检验中大量的假设进行了简化；最后，该方法对于数据维数高于样本容量（Sample Size）的情形，也具有非常好的检验效果。

 报告会结束后，凌教授与会师生进行了座谈交流，谈及导师与学生的培养方法、学术选题、以及团队科研的经验。凌教授专门就其自身培养研究生的经历，分享了导师与学生之间如何实现有效的沟通，帮助学生在学术方面快速成长。本次报告会虽然在中秋假期，但现场老师学生求学热情高涨，踊跃参与互动环节，报告会场的氛围热烈活跃。（聂思玥供稿）

报告人简介：

 凌仕卿教授，就职于香港科技大学，主要研究领域是经济与金融时间序列分析。凌仕卿教授近五年来主要在ARCH模型,非平稳时间序列与协整模型理论，重尾时间序列，门限模型与变点问题等领域做出突出贡献。在国际杂志发表了60余篇文章，其中国际顶级数量经济学和统计学杂志 (Journal of Econometrics, Econometric Theory, Journal of Business and Economic Statistics, Annals of Statistics, Journal of America Statistical Association, Journal of Royal Statistical Society- B, Biometrika ) 发表了36篇文章。科学网（ISI检索）统计显示，文章SCI引用次数是1511，其中被诺贝尔奖得主 Engle 多次引用。 凌仕卿教授先后荣获2014年澳大利亚和新西兰建模与仿真学会经济和金融方面的 Fellow 与 双年度勋章，2015 年国际工程技术学院（ITTI）经济和金融方面的杰出Fellow, 2017年数量经济学理论 (Econometric Theory) 杂志的 Plura Scripsit 奖。