报告题目：我国金融安全统计监测体系探讨

报 告 人：刘秉辉

报告摘要：在本研究中，我们在随机效应随机块模型下解决多层网络中的联合社团检测问题。该模型提出了一个独特的挑战，因为它在多层网络的每一层引起了社区结构的可变性。这种可变性是一种随机的转变，起源于渗透到所有层次的共同社区结构。这个模型的精确拟合是一个np困难问题。我们提出了一种解决方案，即分裂似然方法，它平衡了检测精度和计算效率。它通过解耦社区分配的行和列标签，采用近似似然最大化过程。我们进一步建立了该方法的收敛性理论，以及由此导出的估计社区标签的一致性理论。大量的数值结果表明，我们的方法在检测精度和计算效率方面都很好。最后，我们对精神分裂症进行了静息状态fMRI研究，以证明所提出方法的实际适用性。

报告人简介：刘秉辉，东北师范大学，教授，统计系主任；主要研究方向为统计机器学习和网络数据分析；在统计学、计算机&人工智能、计量经济学领域期刊发表SCI论文三十余篇，部分成果发表在：Journal of the American Statistical Association、Annals of Statistics、Annals of Applied Statistics、Artificial Intelligence、Journal of Machine Learning Research、Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics等权威期刊；入选教育部青年长江学者、国家天元数学东北中心优秀青年学者、吉林省拔尖创新人才；担任中国现场统计研究会因果推断分会、统计交叉科学研究分会副理事长。

报告时间：2024年09月28日15:00-16:30

报告地点：哲理楼240会议室

联 系 人：王德辉

欢迎老师和同学参加!