报 告 人： 潘光明 教授（新加坡南洋理工大学）
报告题目：Can we trust high dimensional Nonstationary PCA ?
报告时间：2019年11月19日（周二）下午3:30
报告地点：静远楼1506学术报告厅
报告人简介：
潘光明，新加坡南洋理工大学教授，博士生导师。2002年6月硕士毕业于安徽大学数学科学学院，概率统计专业；2005年7月博士毕业于中国科学技术大学，数理统计专业；之后在新加坡国立大学、台湾中山大学、荷兰埃因霍温科技大学做博士后和学术交流工作；自2008年以来，在新加坡南洋理工大学工作；2013年遴选为国际统计学会会员(Elected Member of International Statistical Institute)。研究领域包括高维统计推断、随机矩阵理论、多元统计、应用概率等。担任《Random Matrices: Theory and Applications》杂志编委，主持新加坡国家项目5项，已在《Journal of the Royal Statistical Society Series B》、《Annals of Statistics》、《Journal of the American Statistical Association》、《Annals of Probability》、《Annals of Applied Probability》、《Bernoulli》、《IEEE Transactions on Signal Processing》、《IEEE Transactions on Information Theory》等顶级统计学杂志上发表60余篇学术论文。
报告摘要：
This talk is about the spiked eigenvalues for high dimensional data with both cross-sectional dependence and dependent sample structure. We illustration its applications by investing whether we should implement PCA (factor model) for nonstationary data. A statistic is proposed for distinguishing Between unit root models and nonstionary factor model.