报告题目：On the QMLE in AR models with nonstationary GARCH errors
报 告 人：李东 副教授
所在单位：清华大学
报告时间：2022年7月11日 星期一 上午10:30-11:30
报告地点：腾讯会议：154-726-320 会议密码：2022
报告摘要：The paper studies asymptotic properties of the quasi-maximum likelihood estimation (QMLE) of the parameter in an AR(1) model with nonstationary GARCH(1,1) errors. It is shown that the QMLE is still asymptotically normal except for an inestimable intercept parameter under some mild conditions. Our theoretical result is novel and totally different from that in Ling and Li (1998). Monte Carlo simulation studies are carried out to assess the performance of the QMLE in finite samples and to support our findings.
报告人简介：李东，清华大学统计学研究中心(长聘)副教授，2005年毕业于中科院数学与系统科学研究院；2011年毕业于香港科技大学，随后在美国爱荷华大学统计与精算系从事博士后研究；2013年加入清华大学。主要研究兴趣：非线性非平稳时间序列分析，金融计量学，网络数据分析，机器学习，空间统计。目前担任全国工业统计学教学研究会常务理事，全国工业统计学教学研究会数字经济与区块链技术协会常务理事，中国青年统计学家协会常务理事，北京大数据协会常务理事，北京应用统计学会理事，中国现场统计研究会计算统计分会理事，中国概率统计学会副秘书长。
